Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 23	0.31 8	0.21 83	0.19 4	0.19 14	0.30 6	0.20 6	0.16 1	0.15 2	0.19 13	0.17 10	0.35 28	0.20 5	0.13 51	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.11 12	0.10 3

MLG-Stereo_test2	0.18 1	0.14 3	0.26 7	0.31 8	0.17 10	0.24 23	0.17 2	0.27 3	0.15 2	0.18 3	0.19 10	0.22 28	0.14 1	0.32 12	0.19 1	0.13 51	0.09 17	0.12 23	0.09 5	0.11 12	0.10 3

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 48	0.17 10	0.24 23	0.17 2	0.27 3	0.13 1	0.18 3	0.14 1	0.23 32	0.15 4	0.32 12	0.20 5	0.12 29	0.09 17	0.13 50	0.09 5	0.10 1	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 48	0.16 2	0.26 44	0.17 2	0.31 8	0.15 2	0.19 5	0.15 2	0.23 32	0.15 4	0.32 12	0.20 5	0.11 22	0.09 17	0.13 50	0.09 5	0.10 1	0.10 3

FoundationStereo	0.18 1	0.15 13	0.26 7	0.31 8	0.17 10	0.23 18	0.20 18	0.24 2	0.16 4	0.19 5	0.16 6	0.21 22	0.19 19	0.27 2	0.22 20	0.14 79	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 29	0.31 8	0.20 66	0.20 6	0.18 9	0.33 11	0.22 11	0.19 5	0.15 2	0.20 18	0.18 14	0.34 24	0.20 5	0.13 51	0.09 17	0.13 50	0.09 5	0.11 12	0.09 1

MLG-Stereo_test3	0.20 7	0.14 3	0.28 15	0.33 42	0.17 10	0.38 174	0.18 9	0.32 9	0.22 11	0.25 21	0.16 6	0.25 44	0.17 10	0.32 12	0.21 14	0.13 51	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.11 12	0.11 29

LGtest1	0.20 7	0.15 13	0.30 29	0.35 64	0.17 10	0.26 44	0.17 2	0.33 11	0.21 9	0.21 10	0.16 6	0.23 32	0.21 35	0.33 19	0.20 5	0.15 146	0.10 44	0.13 50	0.10 45	0.12 35	0.11 29

MonSter	0.20 7	0.14 3	0.27 12	0.31 8	0.16 2	0.22 11	0.21 37	0.39 32	0.34 56	0.20 8	0.25 24	0.18 7	0.15 4	0.39 48	0.19 1	0.09 1	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 12	0.10 3

dual_stereo	0.20 7	0.15 13	0.27 12	0.32 26	0.17 10	0.16 2	0.20 18	0.30 6	0.21 9	0.24 19	0.20 12	0.25 44	0.14 1	0.55 151	0.25 55	0.14 79	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.10 1	0.10 3

4.5_new	0.21 11	0.20 128	0.31 35	0.31 8	0.18 21	0.24 23	0.26 92	0.34 19	0.29 28	0.33 63	0.29 44	0.19 13	0.19 19	0.30 6	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 23	0.11 73	0.14 111	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 11	0.20 128	0.31 35	0.31 8	0.18 21	0.24 23	0.26 92	0.34 19	0.29 28	0.33 63	0.29 44	0.19 13	0.19 19	0.30 6	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.12 23	0.11 73	0.14 111	0.10 3

IGEV	0.21 11	0.13 1	0.25 1	0.31 8	0.20 66	0.22 11	0.19 14	0.42 49	0.30 35	0.22 14	0.34 72	0.20 18	0.15 4	0.32 12	0.19 1	0.12 29	0.10 44	0.12 23	0.10 45	0.10 1	0.10 3

asda	0.22 14	0.19 93	0.31 35	0.32 26	0.18 21	0.24 23	0.23 62	0.38 30	0.29 28	0.28 41	0.24 21	0.18 7	0.23 51	0.41 60	0.22 20	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 12	0.10 3

asd	0.22 14	0.18 64	0.31 35	0.32 26	0.18 21	0.26 44	0.22 47	0.37 28	0.25 17	0.32 59	0.23 16	0.19 13	0.23 51	0.46 94	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 45	0.12 35	0.10 3

4.25_new	0.22 14	0.22 191	0.34 57	0.32 26	0.19 44	0.31 107	0.28 120	0.33 11	0.25 17	0.30 49	0.28 36	0.21 22	0.26 81	0.35 28	0.25 55	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 12	0.10 3

4.5w_new	0.22 14	0.22 191	0.34 57	0.32 26	0.19 44	0.31 107	0.28 120	0.33 11	0.25 17	0.30 49	0.28 36	0.21 22	0.26 81	0.35 28	0.25 55	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 12	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 14	0.22 191	0.34 57	0.32 26	0.19 44	0.31 107	0.28 120	0.33 11	0.25 17	0.30 49	0.28 36	0.21 22	0.26 81	0.35 28	0.25 55	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 12	0.10 3

4w-stereo	0.22 14	0.19 93	0.33 49	0.31 8	0.18 21	0.29 82	0.20 18	0.33 11	0.23 13	0.33 63	0.24 21	0.21 22	0.28 106	0.42 67	0.23 32	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 45	0.11 12	0.10 3

2.5w	0.22 14	0.18 64	0.34 57	0.32 26	0.18 21	0.31 107	0.27 105	0.33 11	0.24 15	0.29 42	0.35 77	0.18 7	0.19 19	0.41 60	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 45	0.12 35	0.10 3

2.75w_new	0.22 14	0.18 64	0.30 29	0.29 3	0.18 21	0.23 18	0.33 205	0.37 28	0.29 28	0.36 81	0.27 30	0.18 7	0.25 65	0.37 38	0.24 46	0.11 22	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

monsters	0.22 14	0.14 3	0.28 15	0.32 26	0.19 44	0.24 23	0.19 14	0.46 65	0.34 56	0.37 85	0.30 53	0.16 2	0.20 29	0.45 86	0.20 5	0.12 29	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 12	0.11 29

111111	0.22 14	0.15 13	0.29 23	0.37 109	0.23 127	0.21 10	0.19 14	0.46 65	0.29 28	0.20 8	0.20 12	0.29 54	0.14 1	0.44 80	0.22 20	0.14 79	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.12 35	0.12 62

LG-G_1	0.22 14	0.14 3	0.31 35	0.34 48	0.16 2	0.52 261	0.17 2	0.36 23	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 47	0.19 19	0.37 38	0.20 5	0.14 79	0.10 44	0.13 50	0.09 5	0.11 12	0.11 29

LG-G	0.22 14	0.14 3	0.31 35	0.34 48	0.16 2	0.52 261	0.17 2	0.36 23	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 47	0.19 19	0.37 38	0.20 5	0.14 79	0.10 44	0.13 50	0.09 5	0.11 12	0.11 29

SGD-Stereo	0.22 14	0.16 29	0.28 15	0.32 26	0.16 2	0.28 71	0.20 18	0.39 32	0.29 28	0.25 21	0.29 44	0.21 22	0.27 90	0.38 44	0.27 94	0.16 189	0.09 17	0.13 50	0.11 73	0.13 69	0.11 29

StereoAnything_RVC	0.22 14	0.85 512	0.41 136	0.28 1	0.16 2	0.23 18	0.18 9	0.23 1	0.19 5	0.16 1	0.16 6	0.15 1	0.21 35	0.32 12	0.19 1	0.16 189	0.09 17	0.12 23	0.09 5	0.16 202	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 14	0.16 29	0.29 23	0.38 128	0.20 66	0.22 11	0.18 9	0.44 56	0.36 68	0.23 16	0.29 44	0.24 40	0.17 10	0.28 4	0.23 32	0.12 29	0.10 44	0.12 23	0.10 45	0.12 35	0.11 29

qwe	0.23 29	0.18 64	0.30 29	0.31 8	0.18 21	0.29 82	0.22 47	0.39 32	0.33 51	0.37 85	0.30 53	0.20 18	0.22 44	0.45 86	0.22 20	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 45	0.12 35	0.10 3

2.25w	0.23 29	0.19 93	0.35 74	0.31 8	0.18 21	0.30 92	0.18 9	0.34 19	0.32 43	0.33 63	0.37 81	0.20 18	0.25 65	0.47 105	0.25 55	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 45	0.10 1	0.12 62

3.75w	0.23 29	0.17 40	0.33 49	0.32 26	0.19 44	0.42 211	0.24 68	0.36 23	0.26 22	0.33 63	0.28 36	0.17 4	0.25 65	0.38 44	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 45	0.11 12	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 29	0.18 64	0.31 35	0.31 8	0.18 21	0.27 57	0.22 47	0.39 32	0.30 35	0.33 63	0.27 30	0.24 40	0.29 124	0.52 136	0.25 55	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 12	0.11 29

2w_stereo	0.23 29	0.19 93	0.33 49	0.33 42	0.17 10	0.28 71	0.37 266	0.40 42	0.36 68	0.33 63	0.33 65	0.17 4	0.21 35	0.30 6	0.23 32	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 45	0.12 35	0.11 29

monsterstereo	0.23 29	0.15 13	0.28 15	0.35 64	0.19 44	0.22 11	0.20 18	0.38 30	0.37 76	0.34 75	0.40 89	0.19 13	0.19 19	0.46 94	0.22 20	0.11 22	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.13 69	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 29	0.15 13	0.33 49	0.30 6	0.23 127	0.20 6	0.26 92	0.35 22	0.34 56	0.21 10	0.31 56	0.22 28	0.21 35	0.50 127	0.22 20	0.12 29	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.13 69	0.12 62

DEFOM-Stereo	0.23 29	0.16 29	0.29 23	0.34 48	0.20 66	0.59 309	0.20 18	0.32 9	0.31 39	0.23 16	0.19 10	0.18 7	0.18 14	0.42 67	0.22 20	0.12 29	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.11 12	0.12 62

aw	0.24 37	0.17 40	0.34 57	0.31 8	0.18 21	0.43 216	0.20 18	0.39 32	0.32 43	0.39 98	0.29 44	0.23 32	0.27 90	0.43 73	0.23 32	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

ml1-stereo	0.24 37	0.17 40	0.34 57	0.31 8	0.18 21	0.43 216	0.20 18	0.39 32	0.32 43	0.39 98	0.29 44	0.23 32	0.27 90	0.43 73	0.23 32	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w_new	0.24 37	0.17 40	0.34 57	0.31 8	0.18 21	0.43 216	0.20 18	0.39 32	0.32 43	0.39 98	0.29 44	0.23 32	0.27 90	0.43 73	0.23 32	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

3.25w	0.24 37	0.17 40	0.34 57	0.31 8	0.18 21	0.43 216	0.20 18	0.39 32	0.32 43	0.39 98	0.29 44	0.23 32	0.27 90	0.43 73	0.23 32	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.11 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 37	0.17 40	0.34 57	0.40 189	0.21 83	0.18 3	0.21 37	0.36 23	0.27 25	0.30 49	0.52 135	0.28 53	0.28 106	0.27 2	0.24 46	0.14 79	0.10 44	0.13 50	0.10 45	0.14 111	0.14 132

AIO_rvc	0.24 37	0.17 40	0.37 97	0.35 64	0.20 66	0.26 44	0.33 205	0.45 59	0.23 13	0.26 27	0.25 24	0.33 78	0.15 4	0.55 151	0.24 46	0.12 29	0.09 17	0.13 50	0.10 45	0.12 35	0.11 29

AIO_test	0.24 37	0.17 40	0.33 49	0.35 64	0.21 83	0.31 107	0.38 284	0.45 59	0.26 22	0.26 27	0.28 36	0.32 70	0.21 35	0.40 56	0.26 72	0.13 51	0.10 44	0.13 50	0.11 73	0.13 69	0.11 29

3w_stereo	0.25 44	0.20 128	0.40 127	0.33 42	0.17 10	0.32 124	0.41 335	0.42 49	0.39 86	0.33 63	0.28 36	0.16 2	0.29 124	0.35 28	0.22 20	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 45	0.12 35	0.12 62

1w_stereo	0.25 44	0.15 13	0.31 35	0.35 64	0.18 21	0.32 124	0.41 335	0.41 45	0.44 125	0.32 59	0.39 87	0.17 4	0.27 90	0.46 94	0.24 46	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 12	0.10 3

LG-Stereo	0.25 44	0.18 64	0.43 167	0.40 189	0.20 66	0.22 11	0.26 92	0.33 11	0.39 86	0.27 34	0.45 101	0.22 28	0.16 9	0.38 44	0.28 113	0.11 22	0.12 171	0.17 180	0.15 188	0.13 69	0.10 3

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 44	0.32 384	0.25 1	0.52 430	0.20 66	0.29 82	0.22 47	0.44 56	0.38 81	0.27 34	0.25 24	0.24 40	0.29 124	0.46 94	0.23 32	0.14 79	0.09 17	0.12 23	0.09 5	0.14 111	0.11 29

HUF	0.25 44	0.17 40	0.38 107	0.33 42	0.19 44	0.25 41	0.39 302	0.53 90	0.36 68	0.26 27	0.23 16	0.33 78	0.27 90	0.36 35	0.25 55	0.14 79	0.11 105	0.13 50	0.10 45	0.12 35	0.12 62

GIP-stereo	0.25 44	0.19 93	0.32 45	0.38 128	0.25 197	0.26 44	0.20 18	0.50 77	0.41 106	0.25 21	0.39 87	0.35 91	0.20 29	0.33 19	0.22 20	0.16 189	0.11 105	0.13 50	0.10 45	0.12 35	0.12 62

RAStereo	0.25 44	0.17 40	0.33 49	0.40 189	0.21 83	0.24 23	0.26 92	0.45 59	0.46 136	0.23 16	0.34 72	0.30 58	0.19 19	0.34 24	0.26 72	0.15 146	0.12 171	0.16 141	0.13 134	0.14 111	0.11 29

IGEV-Stereo+	0.25 44	0.15 13	0.28 15	0.32 26	0.19 44	0.13 1	0.17 2	0.29 5	0.30 35	0.22 14	0.15 2	0.22 28	0.22 44	0.42 67	0.22 20	0.14 79	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.15 154	1.09 536

IGEV++	0.25 44	0.17 40	0.35 74	0.40 189	0.23 127	0.24 23	0.23 62	0.56 107	0.24 15	0.29 42	0.36 78	0.30 58	0.22 44	0.33 19	0.29 131	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.10 45	0.13 69	0.14 132

Selective-IGEV	0.25 44	0.18 64	0.37 97	0.37 109	0.20 66	0.27 57	0.25 80	0.59 118	0.25 17	0.27 34	0.26 29	0.34 83	0.18 14	0.62 223	0.23 32	0.12 29	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.13 69	0.11 29

S2M2	0.26 54	0.23 224	0.34 57	0.32 26	0.25 197	0.24 23	0.13 1	0.36 23	0.42 113	0.25 21	0.37 81	0.29 54	0.25 65	0.31 11	0.26 72	0.22 355	0.19 393	0.17 180	0.19 327	0.21 322	0.19 280

castereo++	0.26 54	0.17 40	0.29 23	0.34 48	0.20 66	0.74 381	0.20 18	0.41 45	0.49 147	0.24 19	0.24 21	0.35 91	0.27 90	0.41 60	0.20 5	0.14 79	0.09 17	0.14 74	0.09 5	0.11 12	0.11 29

IGEV-RUCA	0.26 54	0.16 29	0.36 87	0.40 189	0.27 269	0.32 124	0.20 18	0.39 32	0.36 68	0.27 34	0.31 56	0.25 44	0.21 35	0.50 127	0.24 46	0.20 319	0.11 105	0.13 50	0.10 45	0.17 228	0.16 202

fffft	0.26 54	0.18 64	0.39 115	0.37 109	0.23 127	0.29 82	0.35 240	0.46 65	0.26 22	0.37 85	0.23 16	0.27 50	0.22 44	0.55 151	0.28 113	0.12 29	0.09 17	0.16 141	0.13 134	0.13 69	0.13 104
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 54	0.19 93	0.36 87	0.39 152	0.18 21	0.28 71	0.30 153	0.52 84	0.29 28	0.30 49	0.31 56	0.32 70	0.17 10	0.55 151	0.23 32	0.13 51	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.13 69	0.11 29

RSM++	0.26 54	0.19 93	0.36 87	0.37 109	0.21 83	0.28 71	0.29 135	0.54 96	0.34 56	0.26 27	0.23 16	0.36 101	0.21 35	0.52 136	0.24 46	0.12 29	0.11 105	0.14 74	0.12 98	0.14 111	0.11 29

RSM	0.26 54	0.19 93	0.35 74	0.37 109	0.21 83	0.27 57	0.33 205	0.55 99	0.28 26	0.26 27	0.25 24	0.38 109	0.20 29	0.59 183	0.23 32	0.12 29	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.14 111	0.11 29

MoCha-V2	0.26 54	0.16 29	0.30 29	0.41 216	0.18 21	0.27 57	0.26 92	0.57 111	0.28 26	0.37 85	0.27 30	0.33 78	0.34 166	0.56 161	0.23 32	0.12 29	0.10 44	0.12 23	0.10 45	0.13 69	0.13 104

SCV	0.27 62	0.20 128	0.37 97	0.36 91	0.22 99	0.27 57	0.33 205	0.65 153	0.31 39	0.25 21	0.29 44	0.37 102	0.23 51	0.52 136	0.23 32	0.19 298	0.11 105	0.14 74	0.11 73	0.15 154	0.12 62

SMoEStereo_RVC	0.27 62	0.20 128	0.37 97	0.36 91	0.23 127	0.36 156	0.31 176	0.43 53	0.36 68	0.38 93	0.30 53	0.32 70	0.24 58	0.56 161	0.24 46	0.12 29	0.10 44	0.16 141	0.12 98	0.12 35	0.12 62

mms	0.27 62	0.21 161	0.36 87	0.38 128	0.25 197	0.31 107	0.32 189	0.43 53	0.33 51	0.29 42	0.34 72	0.34 83	0.20 29	0.48 113	0.26 72	0.13 51	0.11 105	0.16 141	0.13 134	0.15 154	0.13 104

ours_stereo	0.27 62	0.22 191	0.35 74	0.38 128	0.24 167	0.30 92	0.32 189	0.46 65	0.39 86	0.27 34	0.34 72	0.35 91	0.23 51	0.49 122	0.27 94	0.13 51	0.11 105	0.16 141	0.12 98	0.14 111	0.12 62

Occ-G	0.27 62	0.15 13	0.32 45	0.35 64	0.21 83	0.28 71	0.32 189	0.44 56	0.34 56	0.29 42	0.43 96	0.49 178	0.25 65	0.50 127	0.30 146	0.14 79	0.11 105	0.14 74	0.11 73	0.13 69	0.13 104

Pointernet	0.27 62	0.15 13	0.35 74	0.36 91	0.23 127	0.35 148	0.21 37	0.74 236	0.41 106	0.39 98	0.37 81	0.34 83	0.25 65	0.37 38	0.27 94	0.15 146	0.11 105	0.12 23	0.09 5	0.11 12	0.11 29

MaDis-Stereo	0.27 62	0.19 93	0.39 115	0.37 109	0.26 234	0.28 71	0.28 120	0.45 59	0.37 76	0.27 34	0.27 30	0.40 124	0.27 90	0.40 56	0.30 146	0.16 189	0.14 279	0.16 141	0.13 134	0.15 154	0.12 62

UniTT-Stereo	0.27 62	0.18 64	0.40 127	0.40 189	0.28 292	0.30 92	0.28 120	0.40 42	0.33 51	0.30 49	0.46 105	0.27 50	0.25 65	0.48 113	0.35 196	0.17 226	0.13 241	0.14 74	0.12 98	0.14 111	0.13 104

EGLCR-Stereo	0.27 62	0.17 40	0.36 87	0.35 64	0.21 83	0.37 168	0.20 18	0.58 114	0.37 76	0.29 42	0.28 36	0.42 136	0.18 14	0.47 105	0.27 94	0.14 79	0.10 44	0.16 141	0.14 164	0.13 69	0.12 62

CroCo-Stereo	0.27 62	0.23 224	0.40 127	0.49 390	0.22 99	0.20 6	0.29 135	0.55 99	0.45 130	0.29 42	0.27 30	0.42 136	0.26 81	0.30 6	0.26 72	0.15 146	0.13 241	0.13 50	0.12 98	0.16 202	0.13 104
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SCV_C0	0.28 72	0.20 128	0.40 127	0.36 91	0.25 197	0.23 18	0.28 120	0.60 120	0.41 106	0.31 55	0.36 78	0.37 102	0.20 29	0.61 201	0.23 32	0.13 51	0.11 105	0.13 50	0.11 73	0.16 202	0.13 104

tt45	0.28 72	0.18 64	0.36 87	0.36 91	0.24 167	0.37 168	0.28 120	0.50 77	0.31 39	0.41 115	0.27 30	0.38 109	0.25 65	0.61 201	0.26 72	0.13 51	0.11 105	0.16 141	0.13 134	0.12 35	0.15 171

999	0.28 72	0.17 40	0.38 107	0.37 109	0.25 197	0.30 92	0.27 105	0.55 99	0.42 113	0.26 27	0.31 56	0.39 117	0.24 58	0.65 249	0.26 72	0.14 79	0.11 105	0.15 116	0.12 98	0.12 35	0.15 171

trnet	0.28 72	0.15 13	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 174	0.23 62	0.53 90	0.77 256	0.43 125	0.52 135	0.34 83	0.28 106	0.39 48	0.27 94	0.15 146	0.11 105	0.12 23	0.08 1	0.11 12	0.11 29

AEACV	0.28 72	0.18 64	0.34 57	0.36 91	0.45 461	0.27 57	0.27 105	0.41 45	0.39 86	0.31 55	0.46 105	0.31 62	0.36 180	0.38 44	0.25 55	0.14 79	0.11 105	0.15 116	0.13 134	0.13 69	0.13 104

LoS_RVC	0.28 72	0.17 40	0.29 23	0.33 42	0.32 376	0.43 216	0.34 217	0.42 49	0.34 56	0.33 63	0.51 128	0.29 54	0.38 194	0.37 38	0.28 113	0.11 22	0.10 44	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.26 395

CREStereo	0.28 72	0.16 29	0.25 1	0.28 1	0.17 10	0.38 174	0.25 80	0.52 84	0.76 253	0.43 125	0.51 128	0.32 70	0.28 106	0.39 48	0.27 94	0.16 189	0.11 105	0.12 23	0.09 5	0.12 35	0.12 62
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
water-stereo	0.29 79	0.15 13	0.32 45	0.36 91	0.20 66	0.36 156	0.24 68	0.65 153	0.39 86	0.41 115	0.61 167	0.44 149	0.39 209	0.29 5	0.28 113	0.14 79	0.13 241	0.14 74	0.12 98	0.12 35	0.12 62

castereo	0.29 79	0.17 40	0.34 57	0.36 91	0.21 83	0.40 190	0.41 335	0.52 84	0.67 206	0.27 34	0.41 92	0.37 102	0.36 180	0.34 24	0.25 55	0.13 51	0.09 17	0.13 50	0.10 45	0.12 35	0.10 3

fffy	0.29 79	0.22 191	0.38 107	0.38 128	0.23 127	0.33 136	0.29 135	0.55 99	0.42 113	0.33 63	0.37 81	0.39 117	0.27 90	0.52 136	0.28 113	0.13 51	0.12 171	0.16 141	0.13 134	0.14 111	0.12 62

WCG-NET	0.29 79	0.15 13	0.35 74	0.34 48	0.19 44	0.32 124	0.27 105	0.42 49	0.82 298	0.46 135	0.49 118	0.39 117	0.25 65	0.42 67	0.27 94	0.12 29	0.09 17	0.13 50	0.11 73	0.12 35	0.11 29

MGS-Stereo	0.29 79	0.20 128	0.42 148	0.37 109	0.24 167	0.37 168	0.30 153	0.40 42	0.50 151	0.32 59	0.51 128	0.40 124	0.24 58	0.45 86	0.28 113	0.16 189	0.12 171	0.15 116	0.13 134	0.15 154	0.14 132

testlalala	0.29 79	0.20 128	0.45 181	0.34 48	0.24 167	0.44 228	0.29 135	0.50 77	0.30 35	0.70 241	0.50 120	0.35 91	0.25 65	0.33 19	0.25 55	0.15 146	0.11 105	0.14 74	0.09 5	0.12 35	0.13 104

GCAP-Stereo	0.29 79	0.21 161	0.45 181	0.39 152	0.20 66	0.39 182	0.22 47	0.60 120	0.46 136	0.47 138	0.50 120	0.39 117	0.27 90	0.34 24	0.24 46	0.14 79	0.12 171	0.14 74	0.11 73	0.13 69	0.12 62

CES	0.29 79	0.15 13	0.25 1	0.31 8	0.71 513	0.36 156	0.27 105	0.51 81	0.47 142	0.34 75	0.48 113	0.27 50	0.23 51	0.40 56	0.24 46	0.13 51	0.11 105	0.12 23	0.08 1	0.13 69	0.32 438

MC-Stereo	0.29 79	0.18 64	0.35 74	0.40 189	0.21 83	0.26 44	0.26 92	0.53 90	0.40 100	0.38 93	0.61 167	0.41 129	0.31 146	0.57 170	0.27 94	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.12 98	0.12 35	0.12 62

CroCo-Stereo Lap2	0.29 79	0.25 277	0.44 173	0.50 401	0.30 339	0.19 4	0.31 176	0.52 84	0.41 106	0.25 21	0.28 36	0.46 162	0.31 146	0.39 48	0.30 146	0.15 146	0.15 302	0.16 141	0.13 134	0.17 228	0.16 202

depthmonostereo	0.30 89	0.15 13	0.36 87	0.35 64	0.18 21	0.45 235	0.27 105	0.71 206	0.57 171	0.36 81	0.43 96	0.34 83	0.40 214	0.36 35	0.27 94	0.14 79	0.12 171	0.13 50	0.12 98	0.11 12	0.12 62

MM-Stereo_test2	0.30 89	0.18 64	0.41 136	0.41 216	0.25 197	0.41 201	0.41 335	0.65 153	0.43 120	0.38 93	0.36 78	0.31 62	0.26 81	0.55 151	0.25 55	0.12 29	0.11 105	0.15 116	0.12 98	0.15 154	0.12 62

HART	0.30 89	0.17 40	0.33 49	0.41 216	0.21 83	0.32 124	0.26 92	0.67 171	0.32 43	0.33 63	0.66 181	0.41 129	0.22 44	0.58 175	0.25 55	0.12 29	0.11 105	0.15 116	0.11 73	0.15 154	0.12 62

ff7	0.30 89	0.22 191	0.42 148	0.37 109	0.26 234	0.31 107	0.34 217	0.66 160	0.35 62	0.39 98	0.33 65	0.31 62	0.28 106	0.61 201	0.26 72	0.14 79	0.11 105	0.17 180	0.12 98	0.15 154	0.16 202

IGEVStereo-DCA	0.30 89	0.24 246	0.42 148	0.36 91	0.27 269	0.38 174	0.34 217	0.66 160	0.35 62	0.39 98	0.31 56	0.35 91	0.27 90	0.62 223	0.25 55	0.16 189	0.12 171	0.16 141	0.12 98	0.14 111	0.16 202

ffff	0.30 89	0.22 191	0.42 148	0.37 109	0.26 234	0.31 107	0.34 217	0.66 160	0.35 62	0.39 98	0.33 65	0.31 62	0.28 106	0.61 201	0.26 72	0.14 79	0.11 105	0.17 180	0.12 98	0.15 154	0.16 202

11t	0.30 89	0.22 191	0.42 148	0.37 109	0.26 234	0.31 107	0.34 217	0.66 160	0.35 62	0.39 98	0.33 65	0.31 62	0.28 106	0.61 201	0.26 72	0.14 79	0.11 105	0.17 180	0.12 98	0.15 154	0.16 202

CASnet	0.30 89	0.20 128	0.34 57	0.42 248	0.17 10	0.25 41	0.24 68	0.53 90	0.56 164	0.54 162	0.54 145	0.39 117	0.24 58	0.41 60	0.26 72	0.15 146	0.10 44	0.22 352	0.18 299	0.18 258	0.12 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 89	0.22 191	0.41 136	0.38 128	0.26 234	0.31 107	0.35 240	0.68 177	0.36 68	0.40 112	0.33 65	0.32 70	0.28 106	0.62 223	0.26 72	0.14 79	0.10 44	0.17 180	0.12 98	0.15 154	0.16 202

LoS	0.30 89	0.16 29	0.32 45	0.30 6	0.19 44	0.32 124	0.29 135	0.54 96	0.73 238	0.35 78	0.52 135	0.42 136	0.29 124	0.48 113	0.29 131	0.15 146	0.11 105	0.13 50	0.09 5	0.12 35	0.12 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 89	0.22 191	0.41 136	0.36 91	0.25 197	0.33 136	0.42 346	0.62 132	0.41 106	0.33 63	0.31 56	0.32 70	0.28 106	0.60 195	0.28 113	0.13 51	0.11 105	0.16 141	0.13 134	0.13 69	0.14 132

ccc-4	0.30 89	0.22 191	0.42 148	0.37 109	0.26 234	0.31 107	0.34 217	0.66 160	0.35 62	0.39 98	0.33 65	0.31 62	0.28 106	0.61 201	0.26 72	0.14 79	0.11 105	0.17 180	0.12 98	0.15 154	0.16 202

IGEV-Stereo	0.30 89	0.22 191	0.41 136	0.38 128	0.26 234	0.30 92	0.35 240	0.68 177	0.36 68	0.40 112	0.33 65	0.32 70	0.28 106	0.62 223	0.26 72	0.14 79	0.10 44	0.17 180	0.12 98	0.15 154	0.16 202
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 89	0.20 128	0.28 15	0.44 313	0.19 44	0.31 107	0.25 80	0.49 75	0.43 120	0.37 85	0.47 111	0.40 124	0.23 51	0.51 135	0.37 216	0.15 146	0.18 375	0.19 258	0.16 216	0.16 202	0.14 132

DilatedVolume-Stereo	0.31 103	0.16 29	0.38 107	0.34 48	0.21 83	0.54 273	0.25 80	0.58 114	0.43 120	0.59 174	0.50 120	0.37 102	0.32 153	0.50 127	0.29 131	0.13 51	0.12 171	0.13 50	0.11 73	0.11 12	0.12 62

Reg-Stereo(zero)	0.31 103	0.17 40	0.30 29	0.35 64	0.19 44	0.33 136	0.21 37	0.64 150	0.72 228	0.52 152	0.52 135	0.51 184	0.29 124	0.48 113	0.27 94	0.13 51	0.10 44	0.12 23	0.10 45	0.12 35	0.13 104

WCG-NET（raft）	0.31 103	0.16 29	0.39 115	0.33 42	0.19 44	0.35 148	0.27 105	0.54 96	0.79 267	0.45 129	0.55 151	0.47 167	0.27 90	0.56 161	0.28 113	0.13 51	0.10 44	0.12 23	0.11 73	0.12 35	0.12 62

rrr	0.31 103	0.24 246	0.56 307	0.36 91	0.27 269	0.38 174	0.31 176	0.56 107	0.44 125	0.39 98	0.31 56	0.35 91	0.27 90	0.62 223	0.25 55	0.16 189	0.12 171	0.16 141	0.13 134	0.14 111	0.14 132

TANstereo	0.31 103	0.16 29	0.34 57	0.31 8	0.17 10	0.55 279	0.23 62	0.46 65	0.56 164	0.60 177	0.69 191	0.37 102	0.26 81	0.36 35	0.28 113	0.16 189	0.16 328	0.13 50	0.10 45	0.14 111	0.15 171

test_xeample3	0.31 103	0.23 224	0.56 307	0.36 91	0.26 234	0.35 148	0.32 189	0.60 120	0.38 81	0.44 128	0.32 63	0.33 78	0.28 106	0.66 261	0.27 94	0.14 79	0.12 171	0.16 141	0.12 98	0.14 111	0.14 132

rvit_stereo_0081_aga	0.32 109	0.29 357	0.50 240	0.43 288	0.29 315	0.36 156	0.32 189	0.46 65	0.42 113	0.40 112	0.44 99	0.41 129	0.34 166	0.43 73	0.31 158	0.23 381	0.17 360	0.19 258	0.16 216	0.20 310	0.15 171

GCAP-BAT	0.32 109	0.21 161	0.45 181	0.34 48	0.29 315	0.28 71	0.27 105	0.53 90	0.32 43	0.61 182	0.66 181	0.47 167	0.25 65	0.59 183	0.28 113	0.15 146	0.12 171	0.15 116	0.10 45	0.12 35	0.12 62

rvit_stereo_0080	0.32 109	0.26 311	0.45 181	0.39 152	0.28 292	0.27 57	0.46 372	0.51 81	0.46 136	0.36 81	0.42 94	0.41 129	0.29 124	0.41 60	0.34 187	0.22 355	0.17 360	0.17 180	0.16 216	0.23 367	0.16 202

whm_eth	0.32 109	0.26 311	0.45 181	0.39 152	0.28 292	0.27 57	0.46 372	0.51 81	0.46 136	0.36 81	0.42 94	0.41 129	0.29 124	0.41 60	0.34 187	0.22 355	0.17 360	0.17 180	0.16 216	0.23 367	0.16 202

plain	0.32 109	0.21 161	0.59 326	0.40 189	0.29 315	0.27 57	0.30 153	0.46 65	0.36 68	0.32 59	0.66 181	0.31 62	0.33 160	0.68 280	0.32 165	0.18 261	0.13 241	0.20 295	0.15 188	0.18 258	0.13 104

MIF-Stereo (partial)	0.32 109	0.19 93	0.41 136	0.41 216	0.32 376	0.29 82	0.24 68	0.49 75	0.44 125	0.31 55	0.63 172	0.37 102	0.36 180	0.60 195	0.32 165	0.17 226	0.13 241	0.19 258	0.17 268	0.18 258	0.15 171

CREStereo++_RVC	0.32 109	0.16 29	0.25 1	0.32 26	0.24 167	0.27 57	0.22 47	0.48 74	0.89 340	0.47 138	0.80 245	0.29 54	0.25 65	0.37 38	0.34 187	0.14 79	0.09 17	0.13 50	0.52 521	0.14 111	0.10 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 109	0.53 468	0.26 7	0.53 439	0.21 83	0.38 174	0.24 68	0.41 45	0.77 256	0.55 164	0.70 194	0.31 62	0.26 81	0.33 19	0.28 113	0.16 189	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.13 69	0.11 29

rvit_stereo_0081	0.33 117	0.25 277	0.49 228	0.43 288	0.26 234	0.31 107	0.37 266	0.45 59	0.56 164	0.37 85	0.40 89	0.39 117	0.38 194	0.44 80	0.35 196	0.22 355	0.16 328	0.19 258	0.16 216	0.20 310	0.14 132

rvit_stereo_0082	0.33 117	0.25 277	0.49 228	0.43 288	0.26 234	0.31 107	0.37 266	0.45 59	0.56 164	0.37 85	0.40 89	0.39 117	0.38 194	0.44 80	0.35 196	0.22 355	0.16 328	0.19 258	0.16 216	0.20 310	0.14 132

RAFT-Stereo-weight	0.33 117	0.19 93	0.36 87	0.39 152	0.23 127	0.28 71	0.29 135	0.69 187	0.83 304	0.55 164	0.51 128	0.58 222	0.20 29	0.48 113	0.30 146	0.13 51	0.10 44	0.14 74	0.12 98	0.13 69	0.12 62

CAS++	0.33 117	0.25 277	0.39 115	0.38 128	0.26 234	0.32 124	0.24 68	0.87 286	0.53 161	0.48 144	0.46 105	0.26 47	0.21 35	0.50 127	0.26 72	0.23 381	0.20 402	0.22 352	0.17 268	0.21 322	0.17 245
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 117	0.23 224	0.37 97	0.43 288	0.29 315	0.40 190	0.48 387	0.78 257	0.38 81	0.38 93	0.34 72	0.32 70	0.30 142	0.63 234	0.28 113	0.14 79	0.13 241	0.19 258	0.17 268	0.18 258	0.17 245

MSKI-zero shot	0.33 117	0.19 93	0.36 87	0.41 216	0.22 99	0.32 124	0.22 47	0.65 153	0.45 130	0.52 152	0.64 175	0.60 236	0.19 19	0.78 347	0.27 94	0.14 79	0.11 105	0.14 74	0.10 45	0.13 69	0.13 104

4D-IteraStereo	0.33 117	0.19 93	0.43 167	0.40 189	0.24 167	0.32 124	0.27 105	0.59 118	0.72 228	0.66 214	0.53 142	0.42 136	0.22 44	0.46 94	0.30 146	0.14 79	0.09 17	0.20 295	0.16 216	0.16 202	0.12 62

iRaftStereo_RVC	0.33 117	0.20 128	0.40 127	0.40 189	0.23 127	0.31 107	0.29 135	0.70 199	0.55 163	0.49 146	0.66 181	0.37 102	0.23 51	0.47 105	0.33 175	0.14 79	0.11 105	0.19 258	0.17 268	0.16 202	0.13 104

PMTNet	0.33 117	0.17 40	0.26 7	0.29 3	0.18 21	0.44 228	0.22 47	0.57 111	0.66 200	0.46 135	0.54 145	0.38 109	0.34 166	0.50 127	0.25 55	0.75 522	0.10 44	0.12 23	0.09 5	0.13 69	0.12 62

xyz-stereo-finetune	0.34 126	0.19 93	0.38 107	0.34 48	0.18 21	0.57 294	0.32 189	0.60 120	0.70 219	0.47 138	0.54 145	0.38 109	0.35 173	0.57 170	0.38 231	0.13 51	0.12 171	0.16 141	0.13 134	0.13 69	0.13 104

MM-Stereo_test1	0.34 126	0.19 93	0.37 97	0.42 248	0.23 127	0.35 148	0.44 362	0.62 132	0.56 164	0.61 182	0.51 128	0.38 109	0.36 180	0.65 249	0.27 94	0.15 146	0.13 241	0.17 180	0.14 164	0.15 154	0.13 104

tg	0.34 126	0.19 93	0.40 127	0.40 189	0.23 127	0.38 174	0.26 92	0.74 236	0.60 183	0.48 144	0.65 177	0.42 136	0.24 58	0.57 170	0.33 175	0.14 79	0.10 44	0.18 225	0.17 268	0.14 111	0.12 62

rvit_stereo_0083	0.34 126	0.25 277	0.53 278	0.45 327	0.28 292	0.35 148	0.35 240	0.47 73	0.64 191	0.38 93	0.47 111	0.42 136	0.37 186	0.41 60	0.39 241	0.22 355	0.20 402	0.20 295	0.17 268	0.21 322	0.15 171

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 126	0.28 343	0.48 219	0.37 109	0.25 197	0.47 241	0.30 153	0.60 120	0.92 357	0.43 125	0.37 81	0.30 58	0.29 124	0.50 127	0.30 146	0.17 226	0.14 279	0.18 225	0.15 188	0.18 258	0.16 202

cross-raft	0.34 126	0.20 128	0.38 107	0.45 327	0.24 167	0.32 124	0.35 240	0.77 254	0.42 113	0.62 186	0.77 220	0.58 222	0.27 90	0.46 94	0.31 158	0.12 29	0.10 44	0.15 116	0.13 134	0.15 154	0.12 62

MM-Stereo_test3	0.35 132	0.19 93	0.33 49	0.42 248	0.26 234	0.34 145	0.44 362	0.74 236	0.93 363	0.47 138	0.52 135	0.42 136	0.29 124	0.46 94	0.29 131	0.17 226	0.15 302	0.17 180	0.13 134	0.14 111	0.15 171

model_zeroshot	0.35 132	0.20 128	0.56 307	0.41 216	0.30 339	0.51 253	0.26 92	0.69 187	0.48 144	0.65 208	0.51 128	0.52 188	0.25 65	0.46 94	0.27 94	0.17 226	0.13 241	0.15 116	0.14 164	0.13 69	0.14 132

rvit_stereo_ft	0.35 132	0.26 311	0.54 291	0.53 439	0.32 376	0.33 136	0.46 372	0.52 84	0.52 158	0.35 78	0.41 92	0.41 129	0.34 166	0.49 122	0.36 207	0.22 355	0.14 279	0.19 258	0.18 299	0.19 293	0.15 171

gcap-zeroshot	0.35 132	0.20 128	0.61 332	0.39 152	0.23 127	0.53 266	0.27 105	0.58 114	0.35 62	0.64 203	0.49 118	0.87 365	0.34 166	0.49 122	0.25 55	0.14 79	0.12 171	0.15 116	0.12 98	0.13 69	0.14 132

RAFT-Test	0.35 132	0.19 93	0.42 148	0.39 152	0.24 167	0.50 248	0.23 62	0.74 236	0.44 125	0.62 186	0.85 272	0.64 257	0.28 106	0.48 113	0.30 146	0.14 79	0.11 105	0.14 74	0.11 73	0.13 69	0.13 104

test-3	0.35 132	0.17 40	0.48 219	0.40 189	0.22 99	0.42 211	0.22 47	0.66 160	0.80 276	0.72 253	0.45 101	0.63 250	0.29 124	0.45 86	0.32 165	0.13 51	0.09 17	0.17 180	0.13 134	0.13 69	0.11 29

test_1	0.35 132	0.17 40	0.48 219	0.40 189	0.22 99	0.42 211	0.22 47	0.66 160	0.80 276	0.70 241	0.45 101	0.63 250	0.29 124	0.45 86	0.32 165	0.13 51	0.09 17	0.17 180	0.13 134	0.13 69	0.11 29

raftrobust	0.35 132	0.20 128	0.39 115	0.43 288	0.29 315	0.31 107	0.25 80	0.73 229	0.66 200	0.59 174	0.56 154	0.44 149	0.45 240	0.55 151	0.31 158	0.16 189	0.12 171	0.14 74	0.12 98	0.12 35	0.14 132

CFNet-RSSM	0.35 132	0.18 64	0.47 206	0.39 152	0.22 99	0.35 148	0.23 62	0.78 257	0.86 317	0.67 223	0.54 145	0.56 203	0.28 106	0.49 122	0.28 113	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.12 98	0.13 69	0.12 62

Gwc-CoAtRS	0.35 132	0.18 64	0.46 194	0.39 152	0.23 127	0.34 145	0.22 47	0.74 236	0.77 256	0.62 186	0.60 164	0.58 222	0.29 124	0.47 105	0.29 131	0.14 79	0.11 105	0.14 74	0.12 98	0.13 69	0.13 104

AE-Stereo	0.36 142	0.21 161	0.47 206	0.49 390	0.31 351	0.50 248	0.34 217	0.72 217	0.73 238	0.34 75	0.55 151	0.52 188	0.28 106	0.48 113	0.31 158	0.13 51	0.13 241	0.18 225	0.16 216	0.15 154	0.14 132

ACVNet-DCA	0.36 142	0.25 277	0.35 74	0.42 248	0.23 127	0.53 266	0.37 266	0.91 300	0.59 176	0.42 120	0.50 120	0.34 83	0.47 252	0.61 201	0.26 72	0.17 226	0.11 105	0.19 258	0.13 134	0.18 258	0.19 280

IGEV_Zeroshot_test	0.36 142	0.19 93	0.71 380	0.41 216	0.29 315	0.30 92	0.25 80	0.86 285	0.40 100	0.64 203	0.57 156	0.56 203	0.25 65	0.56 161	0.29 131	0.15 146	0.11 105	0.16 141	0.14 164	0.14 111	0.14 132

EKT-Stereo	0.36 142	0.24 246	0.44 173	0.44 313	0.30 339	0.37 168	0.30 153	0.72 217	0.68 208	0.47 138	0.63 172	0.49 178	0.28 106	0.59 183	0.34 187	0.19 298	0.14 279	0.18 225	0.15 188	0.16 202	0.18 269

Any-RAFT	0.36 142	0.17 40	0.31 35	0.35 64	0.21 83	0.51 253	0.21 37	0.93 311	0.75 248	0.56 167	0.73 199	0.66 275	0.29 124	0.48 113	0.25 55	0.15 146	0.10 44	0.13 50	0.10 45	0.13 69	0.13 104

LL-Strereo2	0.36 142	0.25 277	0.52 270	0.43 288	0.27 269	0.36 156	0.27 105	0.70 199	0.46 136	0.55 164	0.53 142	0.65 263	0.24 58	0.69 287	0.32 165	0.14 79	0.13 241	0.23 372	0.20 350	0.19 293	0.14 132

Selective-RAFT	0.36 142	0.23 224	0.54 291	0.45 327	0.22 99	0.64 335	0.27 105	0.62 132	0.65 197	0.41 115	0.38 86	0.55 197	0.39 209	0.59 183	0.36 207	0.14 79	0.12 171	0.14 74	0.12 98	0.16 202	0.14 132

RCA-Stereo	0.36 142	0.18 64	0.37 97	0.38 128	0.23 127	0.31 107	0.33 205	0.70 199	1.25 471	0.45 129	0.65 177	0.46 162	0.43 226	0.40 56	0.29 131	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.12 98	0.12 35	0.12 62

Patchmatch Stereo++	0.36 142	0.24 246	0.51 249	0.42 248	0.22 99	0.24 23	0.21 37	0.63 140	0.39 86	0.63 193	0.73 199	0.57 207	0.38 194	0.61 201	0.39 241	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.21 322	0.16 202
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 142	0.24 246	0.51 249	0.42 248	0.22 99	0.24 23	0.31 176	0.63 140	0.39 86	0.63 193	0.73 199	0.57 207	0.38 194	0.59 183	0.38 231	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.21 322	0.16 202

ROB_FTStereo_v2	0.36 142	0.24 246	0.51 249	0.42 248	0.22 99	0.24 23	0.31 176	0.63 140	0.39 86	0.63 193	0.73 199	0.57 207	0.38 194	0.60 195	0.39 241	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.21 322	0.16 202

ROB_FTStereo	0.36 142	0.24 246	0.51 249	0.42 248	0.22 99	0.24 23	0.20 18	0.63 140	0.39 86	0.63 193	0.73 199	0.57 207	0.38 194	0.60 195	0.38 231	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.21 322	0.16 202

HUI-Stereo	0.36 142	0.24 246	0.51 249	0.42 248	0.22 99	0.24 23	0.22 47	0.63 140	0.40 100	0.64 203	0.73 199	0.58 222	0.38 194	0.53 142	0.38 231	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.21 322	0.16 202

iGMRVC	0.36 142	0.24 246	0.51 249	0.42 248	0.22 99	0.24 23	0.29 135	0.63 140	0.39 86	0.63 193	0.73 199	0.57 207	0.38 194	0.61 201	0.39 241	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.21 322	0.16 202

iRAFT	0.36 142	0.24 246	0.51 249	0.42 248	0.22 99	0.24 23	0.21 37	0.63 140	0.39 86	0.63 193	0.73 199	0.57 207	0.38 194	0.61 201	0.39 241	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.21 322	0.16 202

RAFT-IKP	0.36 142	0.24 246	0.51 249	0.42 248	0.22 99	0.24 23	0.27 105	0.63 140	0.39 86	0.63 193	0.73 199	0.57 207	0.38 194	0.61 201	0.39 241	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.21 322	0.16 202

sCroCo_RVC	0.36 142	0.29 357	0.73 391	0.52 430	0.39 430	0.42 211	0.31 176	0.52 84	0.46 136	0.31 55	0.48 113	0.38 109	0.32 153	0.46 94	0.33 175	0.22 355	0.23 428	0.19 258	0.19 327	0.21 322	0.22 348

EAI-Stereo	0.36 142	0.21 161	0.46 194	0.40 189	0.22 99	0.33 136	0.36 253	1.22 429	0.32 43	0.52 152	0.75 213	0.35 91	0.28 106	0.65 249	0.30 146	0.14 79	0.11 105	0.14 74	0.14 164	0.14 111	0.13 104

xyz-stereo-finetune2	0.37 160	0.20 128	0.40 127	0.32 26	0.19 44	0.80 401	0.29 135	0.56 107	0.33 51	0.53 160	0.79 234	0.43 145	0.48 256	0.70 295	0.46 291	0.13 51	0.12 171	0.17 180	0.13 134	0.12 35	0.14 132

testlalala2	0.37 160	0.19 93	0.45 181	0.94 519	0.56 492	0.45 235	0.25 80	0.64 150	0.51 157	0.69 235	0.57 156	0.44 149	0.24 58	0.35 28	0.33 175	0.15 146	0.13 241	0.14 74	0.10 45	0.13 69	0.14 132

1test111	0.37 160	0.25 277	0.35 74	0.42 248	0.23 127	0.53 266	0.37 266	0.91 300	0.59 176	0.42 120	0.50 120	0.34 83	0.47 252	0.59 183	0.48 306	0.17 226	0.11 105	0.19 258	0.13 134	0.18 258	0.19 280

tt1	0.37 160	0.25 277	0.35 74	0.43 288	0.23 127	0.52 261	0.37 266	0.72 217	1.13 446	0.42 120	0.46 105	0.35 91	0.44 233	0.61 201	0.26 72	0.17 226	0.11 105	0.19 258	0.13 134	0.16 202	0.17 245

HH	0.37 160	0.22 191	0.49 228	0.41 216	0.26 234	0.36 156	0.30 153	0.87 286	0.41 106	0.45 129	0.59 161	0.78 336	0.43 226	0.77 339	0.26 72	0.15 146	0.11 105	0.15 116	0.14 164	0.14 111	0.14 132

HanStereo	0.37 160	0.22 191	0.49 228	0.41 216	0.26 234	0.36 156	0.30 153	0.87 286	0.41 106	0.45 129	0.59 161	0.78 336	0.43 226	0.77 339	0.26 72	0.15 146	0.11 105	0.15 116	0.14 164	0.14 111	0.14 132

CAS	0.37 160	0.13 1	0.27 12	1.34 532	0.31 351	0.46 238	0.38 284	0.50 77	0.48 144	0.35 78	0.52 135	0.24 40	0.19 19	0.30 6	0.28 113	1.03 534	0.08 1	0.12 23	0.08 1	0.12 35	0.28 415

anonymousdsp2	0.37 160	0.21 161	0.49 228	0.38 128	0.24 167	0.48 246	0.31 176	0.91 300	0.68 208	0.57 170	0.51 128	0.51 184	0.34 166	0.59 183	0.33 175	0.14 79	0.11 105	0.14 74	0.10 45	0.16 202	0.16 202

knoymous	0.37 160	0.22 191	0.34 57	0.32 26	0.22 99	0.38 174	0.29 135	0.63 140	0.65 197	0.69 235	0.69 191	0.60 236	0.40 214	0.61 201	0.36 207	0.17 226	0.11 105	0.20 295	0.12 98	0.18 258	0.19 280

test_4	0.37 160	0.19 93	0.34 57	0.45 327	0.26 234	0.20 6	0.34 217	0.58 114	0.42 113	0.60 177	1.45 474	0.43 145	0.26 81	0.67 271	0.29 131	0.12 29	0.10 44	0.17 180	0.19 327	0.15 154	0.12 62

test_3	0.37 160	0.19 93	0.50 240	0.45 327	0.24 167	0.47 241	0.36 253	0.69 187	0.84 305	0.66 214	0.46 105	0.68 285	0.25 65	0.45 86	0.32 165	0.12 29	0.10 44	0.18 225	0.16 216	0.15 154	0.12 62

NRIStereo	0.37 160	0.21 161	0.49 228	0.42 248	0.23 127	0.33 136	0.25 80	0.68 177	0.59 176	0.65 208	0.63 172	0.55 197	0.37 186	0.67 271	0.40 262	0.16 189	0.12 171	0.18 225	0.15 188	0.17 228	0.15 171

DeepStereo_RVC	0.37 160	0.22 191	0.51 249	0.41 216	0.24 167	0.26 44	0.22 47	0.64 150	0.40 100	0.69 235	0.67 188	0.57 207	0.50 264	0.58 175	0.42 272	0.17 226	0.12 171	0.18 225	0.16 216	0.19 293	0.19 280

CRE-IMP	0.37 160	0.23 224	0.53 278	0.42 248	0.24 167	0.40 190	0.21 37	0.61 128	0.45 130	0.65 208	0.73 199	0.53 193	0.37 186	0.63 234	0.40 262	0.18 261	0.11 105	0.19 258	0.16 216	0.21 322	0.19 280

test-1	0.37 160	0.20 128	0.76 400	0.47 372	0.27 269	0.44 228	0.36 253	0.63 140	0.65 197	0.49 146	0.67 188	0.54 195	0.35 173	0.42 67	0.30 146	0.14 79	0.12 171	0.16 141	0.14 164	0.15 154	0.18 269

s12784h	0.37 160	0.15 13	0.26 7	0.34 48	0.15 1	0.80 401	0.29 135	0.83 277	0.87 324	0.58 173	0.58 159	0.43 145	0.41 219	0.59 183	0.35 196	0.12 29	0.10 44	0.14 74	0.09 5	0.14 111	0.10 3

RALCasStereoNet	0.37 160	0.23 224	0.41 136	0.44 313	0.28 292	0.36 156	0.38 284	0.66 160	0.67 206	0.51 149	0.74 211	0.51 184	0.29 124	0.64 241	0.38 231	0.17 226	0.14 279	0.15 116	0.13 134	0.17 228	0.17 245

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 160	0.18 64	0.45 181	0.36 91	0.19 44	0.33 136	0.28 120	0.67 171	0.77 256	0.72 253	0.99 344	0.56 203	0.39 209	0.44 80	0.31 158	0.11 22	0.09 17	0.15 116	0.14 164	0.13 69	0.11 29

H2IRNET	0.38 178	0.21 161	0.36 87	0.39 152	0.25 197	0.26 44	0.24 68	0.61 128	0.74 244	0.39 98	0.89 290	0.74 316	0.53 273	0.53 142	0.44 281	0.16 189	0.13 241	0.19 258	0.20 350	0.17 228	0.15 171

cc1	0.38 178	0.25 277	0.35 74	0.42 248	0.23 127	0.53 266	0.37 266	0.71 206	1.17 457	0.42 120	0.50 120	0.34 83	0.47 252	0.61 201	0.26 72	0.17 226	0.11 105	0.19 258	0.13 134	0.16 202	0.17 245

11t1	0.38 178	0.23 224	0.49 228	0.36 91	0.23 127	0.61 316	0.31 176	0.74 236	0.47 142	0.62 186	0.55 151	0.55 197	0.49 261	0.58 175	0.45 287	0.18 261	0.15 302	0.16 141	0.13 134	0.17 228	0.19 280

DCRE	0.38 178	0.19 93	0.47 206	0.45 327	0.33 388	0.45 235	0.40 315	0.66 160	0.53 161	0.49 146	0.95 319	0.57 207	0.39 209	0.53 142	0.32 165	0.14 79	0.13 241	0.15 116	0.14 164	0.14 111	0.15 171

DCANet-4	0.38 178	0.22 191	0.58 318	0.35 64	0.19 44	0.30 92	0.30 153	0.69 187	0.97 388	0.70 241	0.79 234	0.40 124	0.46 247	0.46 94	0.37 216	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.12 35	0.15 171

GMOStereo	0.38 178	0.19 93	0.42 148	0.43 288	0.24 167	0.40 190	0.39 302	0.55 99	0.64 191	0.89 367	0.84 263	0.65 263	0.37 186	0.39 48	0.29 131	0.14 79	0.12 171	0.20 295	0.18 299	0.15 154	0.12 62

error version	0.38 178	0.19 93	0.42 148	0.43 288	0.24 167	0.40 190	0.39 302	0.55 99	0.64 191	0.89 367	0.84 263	0.65 263	0.37 186	0.39 48	0.29 131	0.14 79	0.12 171	0.20 295	0.18 299	0.15 154	0.12 62

test-v	0.38 178	0.19 93	0.42 148	0.43 288	0.24 167	0.40 190	0.39 302	0.55 99	0.64 191	0.89 367	0.84 263	0.65 263	0.37 186	0.39 48	0.29 131	0.14 79	0.12 171	0.20 295	0.18 299	0.15 154	0.12 62

test-2	0.38 178	0.19 93	0.42 148	0.43 288	0.24 167	0.40 190	0.39 302	0.55 99	0.64 191	0.89 367	0.84 263	0.65 263	0.37 186	0.39 48	0.29 131	0.14 79	0.12 171	0.20 295	0.18 299	0.15 154	0.12 62

rafts_anoy	0.38 178	0.22 191	0.38 107	0.43 288	0.28 292	0.32 124	0.32 189	0.70 199	0.91 351	0.59 174	0.66 181	0.45 158	0.33 160	0.49 122	0.41 267	0.16 189	0.12 171	0.21 338	0.23 404	0.18 258	0.16 202

raft+_RVC	0.38 178	0.20 128	0.38 107	0.39 152	0.27 269	0.44 228	0.35 240	0.81 269	0.90 345	0.52 152	0.78 229	0.50 180	0.29 124	0.56 161	0.41 267	0.15 146	0.12 171	0.17 180	0.15 188	0.14 111	0.13 104

XX-Stereo	0.38 178	0.18 64	0.52 270	0.58 470	0.38 422	0.39 182	0.20 18	0.62 132	0.31 39	0.47 138	1.29 445	0.72 307	0.25 65	0.59 183	0.28 113	0.16 189	0.11 105	0.17 180	0.16 216	0.14 111	0.11 29

DCANet	0.38 178	0.18 64	0.46 194	0.35 64	0.19 44	0.30 92	0.30 153	0.72 217	0.96 383	0.72 253	0.77 220	0.45 158	0.56 291	0.47 105	0.36 207	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.13 69	0.15 171

AIO-test1	0.39 191	0.18 64	0.42 148	0.51 413	0.25 197	0.44 228	0.30 153	0.74 236	1.20 465	0.41 115	0.71 195	0.45 158	0.29 124	0.56 161	0.27 94	0.15 146	0.13 241	0.19 258	0.21 369	0.13 69	0.18 269

MIM_Stereo	0.39 191	0.18 64	0.59 326	0.38 128	0.25 197	0.27 57	0.24 68	0.72 217	0.56 164	0.72 253	1.00 348	0.62 245	0.29 124	0.67 271	0.39 241	0.13 51	0.14 279	0.17 180	0.16 216	0.14 111	0.12 62

fff	0.39 191	0.18 64	0.46 194	0.35 64	0.19 44	0.30 92	0.30 153	0.73 229	1.08 433	0.70 241	0.79 234	0.44 149	0.62 330	0.47 105	0.37 216	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.12 35	0.15 171

ADStereo(finetuned)	0.39 191	0.18 64	0.58 318	0.35 64	0.19 44	0.30 92	0.30 153	0.72 217	0.96 383	0.72 253	0.77 220	0.45 158	0.68 370	0.46 94	0.36 207	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.13 69	0.15 171

MIPNet	0.39 191	0.22 191	0.66 354	0.40 189	0.25 197	0.53 266	0.29 135	0.78 257	0.74 244	0.68 232	0.60 164	0.40 124	0.48 256	0.45 86	0.39 241	0.14 79	0.11 105	0.16 141	0.13 134	0.14 111	0.14 132

TRStereo	0.39 191	0.32 384	0.64 347	0.49 390	0.41 438	0.30 92	0.30 153	0.97 326	0.63 187	0.53 160	0.43 96	0.52 188	0.26 81	0.77 339	0.29 131	0.18 261	0.12 171	0.19 258	0.19 327	0.13 69	0.13 104

NF-Stereo	0.39 191	0.21 161	0.51 249	0.42 248	0.25 197	0.26 44	0.30 153	0.71 206	0.72 228	0.66 214	0.77 220	0.57 207	0.31 146	0.69 287	0.39 241	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.16 202	0.27 405

OCTAStereo	0.39 191	0.21 161	0.51 249	0.42 248	0.25 197	0.26 44	0.30 153	0.71 206	0.72 228	0.66 214	0.77 220	0.58 222	0.31 146	0.69 287	0.39 241	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.16 202	0.27 405

RE-Stereo	0.39 191	0.21 161	0.51 249	0.42 248	0.25 197	0.26 44	0.30 153	0.71 206	0.72 228	0.66 214	0.77 220	0.57 207	0.31 146	0.70 295	0.39 241	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.16 202	0.27 405

Pruner-Stereo	0.39 191	0.21 161	0.51 249	0.41 216	0.25 197	0.22 11	0.24 68	0.71 206	0.59 176	0.90 375	0.75 213	0.67 282	0.30 142	0.64 241	0.39 241	0.19 298	0.12 171	0.20 295	0.17 268	0.17 228	0.19 280

TVStereo	0.39 191	0.21 161	0.51 249	0.42 248	0.25 197	0.26 44	0.30 153	0.71 206	0.72 228	0.66 214	0.77 220	0.57 207	0.31 146	0.70 295	0.39 241	0.18 261	0.12 171	0.20 295	0.16 216	0.16 202	0.27 405

TestStereo	0.39 191	0.32 384	0.42 148	0.45 327	0.20 66	0.41 201	0.38 284	0.69 187	0.66 200	0.56 167	0.78 229	0.48 172	0.43 226	0.59 183	0.37 216	0.18 261	0.13 241	0.20 295	0.15 188	0.23 367	0.14 132

csc	0.39 191	0.18 64	0.46 194	0.35 64	0.19 44	0.30 92	0.30 153	0.73 229	1.08 433	0.70 241	0.79 234	0.44 149	0.62 330	0.47 105	0.37 216	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.12 35	0.15 171

cscssc	0.39 191	0.18 64	0.46 194	0.35 64	0.19 44	0.30 92	0.30 153	0.73 229	1.08 433	0.70 241	0.79 234	0.44 149	0.62 330	0.47 105	0.37 216	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.12 35	0.15 171

AFF-stereo	0.39 191	0.20 128	0.42 148	0.37 109	0.22 99	0.27 57	0.31 176	0.67 171	0.72 228	0.66 214	1.12 395	0.75 321	0.38 194	0.57 170	0.35 196	0.11 22	0.09 17	0.16 141	0.16 216	0.14 111	0.12 62

AIO-test2	0.40 206	0.21 161	0.44 173	0.48 380	0.26 234	0.44 228	0.38 284	0.79 264	1.28 477	0.37 85	0.87 283	0.38 109	0.30 142	0.50 127	0.28 113	0.16 189	0.13 241	0.21 338	0.24 418	0.15 154	0.15 171

rvit_0105_6	0.40 206	0.28 343	0.68 366	0.51 413	0.30 339	0.39 182	0.41 335	0.53 90	0.68 208	0.41 115	0.45 101	0.50 180	0.45 240	0.55 151	0.37 216	0.28 429	0.26 454	0.24 386	0.22 391	0.22 347	0.17 245

MyStereo06	0.40 206	0.22 191	0.65 352	0.42 248	0.29 315	0.43 216	0.48 387	1.05 355	0.43 120	0.64 203	0.54 145	0.78 336	0.27 90	0.53 142	0.31 158	0.14 79	0.13 241	0.18 225	0.17 268	0.17 228	0.17 245

xx1	0.40 206	0.25 277	0.35 74	0.42 248	0.23 127	0.53 266	0.37 266	0.71 206	1.17 457	0.42 120	0.50 120	0.65 263	0.56 291	0.61 201	0.26 72	0.17 226	0.11 105	0.20 295	0.19 327	0.18 258	0.19 280

DisPM	0.40 206	0.20 128	0.50 240	0.42 248	0.27 269	0.24 23	0.30 153	0.68 177	0.61 186	0.88 360	0.87 283	0.59 232	0.32 153	0.80 353	0.34 187	0.19 298	0.12 171	0.19 258	0.17 268	0.16 202	0.21 329

RAFT+CT+SA	0.40 206	0.24 246	0.40 127	0.53 439	0.27 269	0.28 71	0.45 369	0.79 264	0.81 285	0.51 149	0.90 296	0.42 136	0.39 209	0.81 358	0.33 175	0.15 146	0.11 105	0.18 225	0.18 299	0.15 154	0.15 171

IPLG	0.40 206	0.21 161	0.64 347	0.41 216	0.25 197	0.54 273	0.27 105	0.77 254	0.68 208	0.85 335	0.82 255	0.33 78	0.32 153	0.64 241	0.49 315	0.13 51	0.11 105	0.16 141	0.14 164	0.14 111	0.14 132

IPLGR	0.40 206	0.22 191	0.70 378	0.40 189	0.22 99	0.51 253	0.29 135	0.78 257	0.78 260	0.80 304	0.77 220	0.44 149	0.41 219	0.48 113	0.40 262	0.14 79	0.12 171	0.16 141	0.14 164	0.16 202	0.14 132

PSM-softLoss	0.40 206	0.21 161	0.53 278	0.42 248	0.26 234	0.29 82	0.34 217	0.70 199	0.49 147	0.63 193	0.82 255	0.59 232	0.33 160	0.75 322	0.43 274	0.20 319	0.12 171	0.20 295	0.18 299	0.17 228	0.22 348

KMStereo	0.40 206	0.21 161	0.53 278	0.42 248	0.26 234	0.29 82	0.34 217	0.70 199	0.49 147	0.63 193	0.82 255	0.59 232	0.33 160	0.75 322	0.43 274	0.20 319	0.12 171	0.20 295	0.18 299	0.17 228	0.22 348

RALAANet	0.40 206	0.24 246	0.56 307	0.43 288	0.30 339	0.36 156	0.25 80	0.89 294	0.69 215	0.69 235	0.65 177	0.61 238	0.30 142	0.63 234	0.35 196	0.16 189	0.13 241	0.18 225	0.15 188	0.21 322	0.14 132

GMStereo	0.40 206	0.38 420	0.61 332	0.41 216	0.27 269	0.47 241	0.35 240	0.62 132	1.04 415	0.57 170	0.54 145	0.38 109	0.36 180	0.56 161	0.41 267	0.20 319	0.13 241	0.16 141	0.17 268	0.24 380	0.20 311
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 206	0.22 191	0.58 318	0.42 248	0.29 315	0.62 320	0.27 105	0.87 286	0.42 113	0.65 208	0.86 276	0.52 188	0.35 173	0.67 271	0.43 274	0.15 146	0.13 241	0.17 180	0.14 164	0.15 154	0.17 245
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 206	0.19 93	0.47 206	0.43 288	0.27 269	0.41 201	0.31 176	0.74 236	0.38 81	0.90 375	1.28 441	0.58 222	0.35 173	0.43 73	0.35 196	0.15 146	0.13 241	0.14 74	0.12 98	0.14 111	0.14 132

RAFT-Stereo	0.40 206	0.19 93	0.47 206	0.43 288	0.27 269	0.41 201	0.31 176	0.74 236	0.38 81	0.90 375	1.28 441	0.58 222	0.35 173	0.43 73	0.35 196	0.15 146	0.13 241	0.14 74	0.12 98	0.14 111	0.14 132
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 221	0.21 161	0.44 173	0.34 48	0.24 167	0.58 300	0.32 189	0.70 199	0.86 317	0.52 152	0.57 156	0.78 336	0.60 319	0.58 175	0.39 241	0.17 226	0.12 171	0.19 258	0.13 134	0.19 293	0.22 348

x	0.41 221	0.25 277	0.46 194	0.36 91	0.24 167	0.54 273	0.31 176	0.94 316	0.58 175	0.60 177	0.72 197	0.61 238	0.53 273	0.52 136	0.50 318	0.18 261	0.16 328	0.17 180	0.16 216	0.17 228	0.18 269

raft_robust	0.41 221	0.24 246	0.39 115	0.43 288	0.22 99	0.40 190	0.33 205	0.80 267	0.98 393	0.80 304	0.88 287	0.41 129	0.32 153	0.89 385	0.30 146	0.14 79	0.12 171	0.16 141	0.18 299	0.15 154	0.13 104

PFNet+	0.41 221	0.20 128	0.53 278	0.40 189	0.25 197	0.28 71	0.22 47	0.66 160	0.76 253	0.85 335	0.79 234	0.63 250	0.34 166	0.75 322	0.37 216	0.20 319	0.14 279	0.23 372	0.20 350	0.17 228	0.21 329

SST-Stereo	0.41 221	0.20 128	0.48 219	0.43 288	0.25 197	0.25 41	0.21 37	0.68 177	0.50 151	1.08 454	0.79 234	0.71 292	0.42 224	0.81 358	0.38 231	0.17 226	0.11 105	0.20 295	0.16 216	0.19 293	0.15 171

RAFT_R40	0.41 221	0.20 128	0.47 206	0.44 313	0.25 197	0.23 18	0.25 80	0.69 187	0.70 219	0.98 418	0.78 229	0.72 307	0.43 226	0.80 353	0.39 241	0.17 226	0.11 105	0.20 295	0.16 216	0.18 258	0.15 171

RAFT-345	0.41 221	0.19 93	0.42 148	0.39 152	0.23 127	0.32 124	0.25 80	0.62 132	0.56 164	0.74 267	1.77 497	0.44 149	0.35 173	0.67 271	0.37 216	0.14 79	0.11 105	0.18 225	0.14 164	0.14 111	0.13 104

rvit_0105_4	0.42 228	0.30 372	0.77 403	0.52 430	0.29 315	0.41 201	0.44 362	0.57 111	0.75 248	0.45 129	0.48 113	0.56 203	0.49 261	0.58 175	0.37 216	0.28 429	0.26 454	0.25 399	0.22 391	0.24 380	0.19 280

MyStereo8	0.42 228	0.21 161	0.64 347	0.43 288	0.29 315	0.55 279	0.28 120	0.72 217	0.50 151	0.73 260	1.01 352	0.57 207	0.44 233	0.52 136	0.52 327	0.15 146	0.12 171	0.16 141	0.14 164	0.19 293	0.21 329

qqq	0.42 228	0.28 343	0.50 240	0.37 109	0.22 99	0.47 241	0.39 302	0.91 300	0.59 176	0.57 170	0.71 195	0.65 263	0.56 291	0.59 183	0.48 306	0.17 226	0.17 360	0.20 295	0.19 327	0.18 258	0.19 280

CIPLG	0.42 228	0.23 224	0.71 380	0.45 327	0.33 388	0.51 253	0.33 205	0.68 177	0.68 208	0.84 323	0.96 323	0.47 167	0.33 160	0.56 161	0.52 327	0.17 226	0.12 171	0.16 141	0.14 164	0.13 69	0.16 202

iRaft-Stereo_20w	0.42 228	0.20 128	0.63 342	0.39 152	0.27 269	0.33 136	0.25 80	1.76 523	0.37 76	0.73 260	0.53 142	0.63 250	0.42 224	0.86 375	0.29 131	0.14 79	0.11 105	0.14 74	0.13 134	0.15 154	0.15 171

IPLGR_C	0.42 228	0.23 224	0.71 380	0.46 352	0.33 388	0.51 253	0.34 217	0.69 187	0.69 215	0.84 323	0.92 310	0.46 162	0.33 160	0.53 142	0.53 338	0.17 226	0.12 171	0.16 141	0.14 164	0.13 69	0.16 202

ACRE	0.42 228	0.23 224	0.73 391	0.45 327	0.33 388	0.50 248	0.33 205	0.68 177	0.70 219	0.82 310	0.92 310	0.46 162	0.32 153	0.53 142	0.52 327	0.17 226	0.12 171	0.15 116	0.14 164	0.13 69	0.16 202

LCNet	0.42 228	0.21 161	0.34 57	0.44 313	0.24 167	0.47 241	0.28 120	0.69 187	0.57 171	0.72 253	1.03 364	0.66 275	0.58 307	0.60 195	0.35 196	0.15 146	0.10 44	0.19 258	0.19 327	0.22 347	0.37 464

HHNet	0.42 228	0.19 93	0.43 167	0.35 64	0.38 422	0.33 136	0.33 205	0.71 206	0.78 260	0.87 350	1.30 447	0.52 188	0.36 180	0.53 142	0.37 216	0.16 189	0.11 105	0.19 258	0.15 188	0.15 154	0.25 391

AnonymousM	0.42 228	0.86 513	0.31 35	0.35 64	0.23 127	0.30 92	0.37 266	0.56 107	0.44 125	0.72 253	0.50 120	0.47 167	0.29 124	0.42 67	0.35 196	0.16 189	0.12 171	1.51 534	0.32 472	0.12 35	0.11 29

sAnonymous2	0.42 228	0.41 439	0.96 453	0.48 380	0.37 416	0.41 201	0.48 387	0.60 120	0.52 158	0.39 98	0.48 113	0.35 91	0.44 233	0.44 80	0.30 146	0.19 298	0.14 279	0.19 258	0.17 268	0.55 507	0.43 485

CroCo_RVC	0.42 228	0.41 439	0.96 453	0.48 380	0.37 416	0.41 201	0.48 387	0.60 120	0.52 158	0.39 98	0.48 113	0.35 91	0.44 233	0.44 80	0.30 146	0.19 298	0.14 279	0.19 258	0.17 268	0.55 507	0.43 485

111	0.42 228	0.18 64	0.46 194	0.35 64	0.19 44	0.52 261	0.28 120	0.76 249	1.16 454	0.52 152	0.92 310	0.65 263	0.51 269	0.65 249	0.37 216	0.15 146	0.10 44	0.14 74	0.12 98	0.13 69	0.16 202

StereoVision	0.43 241	0.29 357	0.54 291	0.50 401	0.28 292	0.37 168	0.38 284	0.75 245	0.63 187	0.46 135	1.11 393	0.53 193	0.38 194	0.57 170	0.34 187	0.21 335	0.24 437	0.25 399	0.24 418	0.26 401	0.17 245

OMP-Stereo	0.43 241	0.23 224	0.50 240	0.53 439	0.25 197	0.36 156	0.24 68	0.73 229	0.81 285	0.78 296	0.64 175	0.88 369	0.41 219	0.95 411	0.36 207	0.15 146	0.12 171	0.20 295	0.15 188	0.16 202	0.13 104

PFNet	0.43 241	0.19 93	0.61 332	0.44 313	0.24 167	0.42 211	0.31 176	0.76 249	0.81 285	1.01 426	0.74 211	0.67 282	0.41 219	0.75 322	0.39 241	0.16 189	0.10 44	0.20 295	0.15 188	0.16 202	0.14 132

IRAFT_RVC	0.43 241	0.20 128	0.52 270	0.45 327	0.24 167	0.26 44	0.51 409	0.76 249	0.78 260	0.77 285	0.80 245	0.73 312	0.50 264	0.74 315	0.39 241	0.18 261	0.10 44	0.21 338	0.17 268	0.17 228	0.15 171

FENet	0.43 241	0.23 224	0.40 127	0.40 189	0.24 167	0.54 273	0.33 205	0.83 277	0.72 228	0.74 267	0.73 199	0.63 250	0.56 291	0.65 249	0.45 287	0.19 298	0.13 241	0.19 258	0.17 268	0.18 258	0.20 311

HITNet	0.43 241	0.27 327	0.50 240	0.34 48	0.18 21	0.65 342	0.32 189	0.99 332	0.70 219	0.73 260	0.86 276	0.66 275	0.56 291	0.61 201	0.47 302	0.14 79	0.10 44	0.15 116	0.13 134	0.18 258	0.13 104
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.44 247	0.32 384	0.79 407	0.51 413	0.29 315	0.44 228	0.43 354	0.62 132	0.76 253	0.51 149	0.52 135	0.61 238	0.53 273	0.58 175	0.38 231	0.28 429	0.25 445	0.25 399	0.24 418	0.22 347	0.20 311

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 247	0.22 191	0.83 419	0.39 152	0.45 461	0.41 201	0.26 92	1.04 348	0.50 151	0.54 162	0.76 216	1.03 413	0.43 226	0.67 271	0.28 113	0.16 189	0.11 105	0.17 180	0.19 327	0.21 322	0.21 329

test_sample1	0.44 247	0.24 246	0.52 270	0.35 64	0.23 127	0.59 309	0.36 253	1.05 355	0.57 171	0.66 214	0.78 229	0.70 289	0.71 382	0.62 223	0.51 322	0.18 261	0.15 302	0.17 180	0.16 216	0.18 258	0.18 269

TestStereo1	0.44 247	0.24 246	0.45 181	0.52 430	0.25 197	0.35 148	0.40 315	0.81 269	0.94 372	0.70 241	0.96 323	0.48 172	0.45 240	0.94 405	0.33 175	0.16 189	0.13 241	0.18 225	0.16 216	0.15 154	0.14 132

test_5	0.44 247	0.25 277	0.48 219	0.53 439	0.28 292	0.28 71	0.42 346	0.77 254	0.87 324	0.63 193	0.91 304	0.73 312	0.53 273	0.82 364	0.36 207	0.14 79	0.11 105	0.18 225	0.18 299	0.18 258	0.16 202

SA-5K	0.44 247	0.24 246	0.45 181	0.52 430	0.25 197	0.35 148	0.40 315	0.81 269	0.94 372	0.70 241	0.96 323	0.48 172	0.45 240	0.94 405	0.33 175	0.16 189	0.13 241	0.18 225	0.16 216	0.15 154	0.14 132

dd	0.44 247	0.40 433	0.62 338	0.44 313	0.26 234	0.51 253	0.38 284	0.72 217	1.07 429	0.60 177	0.66 181	0.43 145	0.40 214	0.68 280	0.53 338	0.24 391	0.15 302	0.21 338	0.16 216	0.24 380	0.19 280

GANet-ADL	0.44 247	0.27 327	0.48 219	0.44 313	0.30 339	0.54 273	0.36 253	0.94 316	0.88 335	0.64 203	0.72 197	0.68 285	0.44 233	0.55 151	0.44 281	0.22 355	0.15 302	0.15 116	0.13 134	0.18 258	0.21 329

GMM-Stereo	0.44 247	0.20 128	0.39 115	0.42 248	0.25 197	0.50 248	0.44 362	0.72 217	0.57 171	0.77 285	1.37 459	0.76 328	0.38 194	0.62 223	0.34 187	0.15 146	0.10 44	0.20 295	0.19 327	0.17 228	0.28 415

FACV-RUCA	0.45 256	0.28 343	0.51 249	0.46 352	0.33 388	0.62 320	0.34 217	0.87 286	0.75 248	0.60 177	0.84 263	0.48 172	0.54 280	0.56 161	0.39 241	0.22 355	0.15 302	0.35 469	0.16 216	0.29 420	0.22 348

test_sample2	0.45 256	0.24 246	0.49 228	0.34 48	0.21 83	0.60 315	0.43 354	1.01 339	0.73 238	0.67 223	0.80 245	0.70 289	0.64 343	0.65 249	0.41 267	0.19 298	0.15 302	0.18 225	0.16 216	0.19 293	0.19 280

MyStereo04	0.45 256	0.23 224	0.52 270	0.43 288	0.29 315	0.40 190	0.48 387	1.02 342	1.12 441	0.62 186	0.58 159	0.55 197	0.56 291	0.77 339	0.45 287	0.14 79	0.13 241	0.19 258	0.17 268	0.18 258	0.17 245

SA	0.45 256	0.26 311	0.50 240	0.47 372	0.24 167	0.46 238	0.36 253	0.79 264	1.00 400	0.61 182	1.04 367	0.50 180	0.50 264	0.98 423	0.33 175	0.16 189	0.13 241	0.21 338	0.19 327	0.15 154	0.14 132

GwcNet-ADL	0.45 256	0.24 246	0.51 249	0.46 352	0.30 339	0.41 201	0.40 315	0.95 319	0.98 393	0.73 260	0.78 229	0.61 238	0.41 219	0.67 271	0.55 345	0.20 319	0.14 279	0.15 116	0.14 164	0.19 293	0.22 348

IIG-Stereo	0.45 256	0.22 191	0.48 219	0.51 413	0.26 234	0.43 216	0.21 37	0.73 229	0.80 276	0.84 323	0.95 319	0.82 351	0.46 247	0.95 411	0.37 216	0.16 189	0.12 171	0.19 258	0.15 188	0.15 154	0.12 62

DN-CSS_ROB	0.45 256	0.27 327	0.74 395	0.41 216	0.29 315	0.43 216	0.29 135	0.80 267	0.78 260	0.73 260	1.08 386	0.48 172	0.45 240	0.81 358	0.40 262	0.15 146	0.12 171	0.21 338	0.19 327	0.18 258	0.17 245

HI	0.46 263	0.22 191	0.41 136	0.35 64	0.35 406	0.27 57	0.32 189	0.75 245	0.50 151	0.90 375	1.13 402	1.12 446	0.73 398	0.70 295	0.57 353	0.12 29	0.10 44	0.17 180	0.17 268	0.17 228	0.16 202

CoSv	0.46 263	0.22 191	0.41 136	0.35 64	0.35 406	0.27 57	0.32 189	0.75 245	0.50 151	0.90 375	1.13 402	1.12 446	0.73 398	0.70 295	0.57 353	0.12 29	0.10 44	0.17 180	0.17 268	0.17 228	0.16 202

MyStereo05	0.46 263	0.22 191	0.51 249	0.42 248	0.29 315	0.43 216	0.48 387	0.96 324	1.12 441	0.77 285	0.62 171	0.51 184	0.57 303	0.79 350	0.43 274	0.14 79	0.13 241	0.18 225	0.17 268	0.17 228	0.17 245

CASS	0.46 263	0.28 343	0.45 181	0.48 380	0.22 99	0.63 326	0.34 217	0.99 332	0.66 200	0.76 277	0.86 276	0.61 238	0.58 307	0.58 175	0.44 281	0.29 439	0.16 328	0.22 352	0.18 299	0.23 367	0.28 415
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 263	0.20 128	0.48 219	0.46 352	0.27 269	0.34 145	0.39 302	0.62 132	0.74 244	0.78 296	1.44 471	0.86 359	0.38 194	1.09 447	0.27 94	0.13 51	0.13 241	0.18 225	0.16 216	0.16 202	0.12 62

iRaft-Stereo_5w	0.46 263	0.22 191	0.53 278	0.43 288	0.30 339	0.30 92	0.53 419	0.66 160	0.71 226	0.62 186	0.89 290	1.01 409	0.67 362	0.76 332	0.67 383	0.13 51	0.12 171	0.17 180	0.15 188	0.15 154	0.17 245

TransformOpticalFlow	0.46 263	0.21 161	0.49 228	0.42 248	0.24 167	0.36 156	0.46 372	1.04 348	0.84 305	0.67 223	1.14 406	0.73 312	0.56 291	0.78 347	0.33 175	0.15 146	0.10 44	0.17 180	0.15 188	0.14 111	0.15 171

RAFT	0.46 263	0.23 224	0.52 270	0.48 380	0.27 269	0.55 279	0.47 380	0.68 177	0.60 183	0.83 317	0.82 255	1.00 405	0.56 291	0.76 332	0.37 216	0.18 261	0.16 328	0.22 352	0.20 350	0.16 202	0.14 132

Prome-Stereo	0.46 263	0.20 128	0.37 97	0.45 327	0.26 234	0.40 190	0.42 346	0.69 187	0.49 147	0.96 412	1.84 500	0.58 222	0.64 343	0.63 234	0.32 165	0.15 146	0.11 105	0.16 141	0.14 164	0.17 228	0.30 426

GES	0.46 263	0.25 277	0.62 338	0.41 216	0.30 339	0.62 320	0.37 266	1.06 360	0.70 219	0.75 271	0.83 260	0.47 167	0.52 272	0.69 287	0.46 291	0.23 381	0.17 360	0.17 180	0.16 216	0.18 258	0.24 383

HCRNet	0.46 263	0.35 401	0.45 181	0.54 451	0.26 234	0.52 261	0.29 135	0.87 286	0.64 191	0.75 271	0.82 255	0.76 328	0.53 273	0.70 295	0.38 231	0.24 391	0.16 328	0.24 386	0.20 350	0.21 322	0.20 311

DFGA-Net	0.47 274	0.31 381	0.93 446	0.43 288	0.33 388	0.56 285	0.35 240	0.81 269	0.89 340	0.70 241	0.76 216	0.48 172	0.43 226	0.78 347	0.64 378	0.16 189	0.14 279	0.19 258	0.19 327	0.20 310	0.19 280

mmm	0.47 274	0.28 343	0.51 249	0.39 152	0.25 197	0.61 316	0.38 284	1.00 338	0.60 183	0.77 285	1.07 380	0.65 263	0.53 273	0.61 201	0.49 315	0.18 261	0.15 302	0.23 372	0.20 350	0.21 322	0.20 311

ffm	0.47 274	0.28 343	0.68 366	0.39 152	0.26 234	0.56 285	0.40 315	0.72 217	1.13 446	0.76 277	0.98 336	0.71 292	0.55 284	0.61 201	0.26 72	0.17 226	0.11 105	0.25 399	0.21 369	0.16 202	0.17 245

BUS	0.47 274	0.26 311	0.47 206	0.46 352	0.29 315	0.78 389	0.34 217	0.99 332	0.80 276	0.77 285	0.80 245	0.64 257	0.54 280	0.66 261	0.56 347	0.21 335	0.15 302	0.22 352	0.19 327	0.18 258	0.19 280

STrans-v2	0.47 274	0.21 161	0.49 228	0.41 216	0.25 197	0.54 273	0.49 400	1.16 398	0.82 298	0.67 223	1.05 370	0.71 292	0.67 362	0.74 315	0.34 187	0.15 146	0.11 105	0.17 180	0.15 188	0.14 111	0.14 132

Anonymous3	0.47 274	0.35 401	0.91 445	0.50 401	0.38 422	0.81 407	0.55 429	0.76 249	0.66 200	0.52 152	0.65 177	0.44 149	0.45 240	0.66 261	0.39 241	0.25 403	0.25 445	0.22 352	0.21 369	0.23 367	0.24 383

CFNet_pseudo	0.47 274	0.25 277	0.55 295	0.38 128	0.28 292	0.58 300	0.32 189	0.89 294	0.90 345	0.83 317	1.03 364	0.75 321	0.48 256	0.61 201	0.46 291	0.17 226	0.13 241	0.24 386	0.16 216	0.26 401	0.21 329

ACVNet	0.47 274	0.24 246	0.39 115	0.40 189	0.28 292	0.58 300	0.40 315	0.91 300	0.81 285	0.67 223	0.96 323	0.79 343	0.66 353	0.65 249	0.71 394	0.18 261	0.15 302	0.16 141	0.15 188	0.18 258	0.15 171

DMCA	0.47 274	0.27 327	0.59 326	0.39 152	0.29 315	0.53 266	0.34 217	0.98 328	0.70 219	0.78 296	0.83 260	0.79 343	0.55 284	0.54 150	0.57 353	0.21 335	0.16 328	0.21 338	0.16 216	0.19 293	0.22 348

ccs_rob	0.47 274	0.25 277	0.55 295	0.38 128	0.28 292	0.58 300	0.32 189	0.89 294	0.90 345	0.83 317	1.02 354	0.75 321	0.48 256	0.61 201	0.46 291	0.17 226	0.12 171	0.24 386	0.16 216	0.26 401	0.21 329

rvit_0105_3	0.48 284	0.35 401	0.85 432	0.56 460	0.31 351	0.48 246	0.48 387	0.65 153	0.81 285	0.66 214	0.59 161	0.66 275	0.56 291	0.66 261	0.41 267	0.30 446	0.27 460	0.29 444	0.28 453	0.21 322	0.21 329

UGAM-zero	0.48 284	0.21 161	0.66 354	0.38 128	0.23 127	0.36 156	0.22 47	1.30 458	0.43 120	0.67 223	0.61 167	1.74 505	0.89 454	0.79 350	0.27 94	0.15 146	0.12 171	0.15 116	0.12 98	0.13 69	0.14 132

rvit_stereo_0075_2	0.48 284	0.38 420	0.74 395	0.54 451	0.46 470	0.43 216	0.35 240	0.85 281	0.68 208	0.56 167	0.73 199	0.59 232	0.47 252	0.64 241	0.47 302	0.33 462	0.23 428	0.35 469	0.26 441	0.32 438	0.26 395

DispNO	0.48 284	0.24 246	0.84 426	0.40 189	0.31 351	0.58 300	0.39 302	0.91 300	0.79 267	0.79 301	0.83 260	0.71 292	0.59 313	0.75 322	0.50 318	0.19 298	0.14 279	0.20 295	0.18 299	0.16 202	0.17 245

CoDeX	0.48 284	0.21 161	0.53 278	0.43 288	0.25 197	0.74 381	0.38 284	1.36 476	0.82 298	0.84 323	0.96 323	0.63 250	0.57 303	0.63 234	0.40 262	0.17 226	0.13 241	0.17 180	0.15 188	0.16 202	0.15 171

IER	0.48 284	0.25 277	0.60 331	0.38 128	0.28 292	0.67 358	0.38 284	0.82 275	0.68 208	0.88 360	0.95 319	0.74 316	0.79 423	0.62 223	0.46 291	0.17 226	0.14 279	0.17 180	0.17 268	0.17 228	0.16 202

BSDual-CNN	0.48 284	0.26 311	0.47 206	0.46 352	0.29 315	0.75 385	0.46 372	0.99 332	0.80 276	0.77 285	0.80 245	0.76 328	0.59 313	0.66 261	0.48 306	0.21 335	0.15 302	0.22 352	0.19 327	0.18 258	0.19 280

PSM-AAD	0.48 284	0.21 161	0.39 115	0.44 313	0.23 127	0.56 285	0.47 380	0.67 171	0.73 238	1.08 454	1.12 395	0.58 222	0.87 447	0.63 234	0.33 175	0.15 146	0.11 105	0.25 399	0.26 441	0.18 258	0.42 480

KYRaft	0.48 284	0.21 161	0.41 136	0.45 327	0.23 127	0.43 216	0.36 253	0.68 177	0.45 130	0.94 395	1.72 495	0.78 336	0.40 214	0.65 249	0.32 165	0.16 189	0.11 105	0.18 225	0.22 391	0.17 228	0.76 522

ASMatch	0.48 284	0.20 128	0.47 206	0.39 152	0.28 292	0.37 168	0.26 92	0.76 249	0.72 228	0.77 285	2.29 512	0.61 238	0.51 269	0.64 241	0.39 241	0.15 146	0.12 171	0.17 180	0.15 188	0.14 111	0.22 348

ICVP	0.48 284	0.26 311	0.42 148	0.49 390	0.28 292	0.63 326	0.43 354	1.05 355	0.72 228	0.68 232	0.95 319	0.75 321	0.56 291	0.55 151	0.61 369	0.24 391	0.18 375	0.19 258	0.17 268	0.19 293	0.21 329
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 284	0.25 277	0.82 415	0.42 248	0.25 197	0.56 285	0.54 426	0.82 275	0.82 298	0.92 385	0.75 213	0.75 321	0.48 256	0.89 385	0.37 216	0.15 146	0.12 171	0.23 372	0.22 391	0.14 111	0.14 132

SFCPSM	0.48 284	0.22 191	0.59 326	0.41 216	0.27 269	0.85 419	0.36 253	1.39 478	0.79 267	0.81 308	0.85 272	0.54 195	0.50 264	0.60 195	0.39 241	0.18 261	0.14 279	0.18 225	0.20 350	0.17 228	0.16 202

G2L-ROB	0.49 297	0.20 128	0.48 219	0.36 91	0.22 99	0.58 300	0.42 346	1.19 412	0.74 244	0.86 345	0.76 216	1.08 431	0.59 313	0.81 358	0.60 363	0.17 226	0.12 171	0.15 116	0.12 98	0.17 228	0.20 311

test_sample4	0.49 297	0.27 327	0.55 295	0.36 91	0.23 127	0.70 364	0.37 266	1.22 429	0.86 317	0.82 310	0.86 276	0.62 245	0.58 307	0.71 305	0.49 315	0.21 335	0.16 328	0.21 338	0.20 350	0.22 347	0.21 329

test_sample3	0.49 297	0.27 327	0.55 295	0.36 91	0.23 127	0.70 364	0.37 266	1.21 422	0.87 324	0.79 301	0.84 263	0.66 275	0.53 273	0.70 295	0.50 318	0.21 335	0.16 328	0.20 295	0.19 327	0.21 322	0.21 329

PCWNet_CMD	0.49 297	0.25 277	0.56 307	0.40 189	0.27 269	0.64 335	0.32 189	0.98 328	0.99 396	0.87 350	1.07 380	0.78 336	0.46 247	0.61 201	0.44 281	0.17 226	0.13 241	0.21 338	0.16 216	0.26 401	0.20 311

testlalala_base	0.49 297	0.26 311	0.44 173	0.47 372	0.34 400	0.57 294	0.26 92	0.60 120	0.37 76	0.52 152	0.56 154	0.46 162	0.31 146	0.45 86	0.33 175	1.56 541	0.11 105	0.14 74	0.10 45	1.85 533	0.15 171

Sa-1000	0.49 297	0.25 277	0.45 181	0.46 352	0.25 197	0.64 335	0.34 217	0.85 281	0.95 376	0.85 335	1.51 481	0.55 197	0.44 233	0.94 405	0.31 158	0.16 189	0.12 171	0.21 338	0.20 350	0.15 154	0.14 132

DEmStereo	0.49 297	0.18 64	0.53 278	0.39 152	0.26 234	0.57 294	0.33 205	0.65 153	0.75 248	0.90 375	1.65 489	0.57 207	1.02 473	0.63 234	0.44 281	0.14 79	0.12 171	0.16 141	0.16 216	0.14 111	0.17 245

DRaft	0.49 297	0.18 64	0.50 240	0.38 128	0.25 197	0.57 294	0.39 302	0.67 171	0.86 317	1.02 430	1.75 496	0.50 180	0.79 423	0.65 249	0.42 272	0.14 79	0.11 105	0.16 141	0.16 216	0.14 111	0.17 245

GrayStereo	0.49 297	0.20 128	0.44 173	0.47 372	0.29 315	0.51 253	0.62 452	0.71 206	0.66 200	1.04 438	1.46 475	0.77 333	0.73 398	0.58 175	0.35 196	0.15 146	0.12 171	0.17 180	0.17 268	0.15 154	0.30 426

cf-r	0.49 297	0.24 246	0.49 228	0.40 189	0.23 127	0.58 300	0.38 284	0.92 309	0.87 324	0.77 285	1.06 376	0.98 398	0.67 362	0.59 183	0.61 369	0.21 335	0.14 279	0.17 180	0.19 327	0.15 154	0.16 202

GANet-RSSM	0.49 297	0.22 191	0.42 148	0.39 152	0.26 234	0.58 300	0.41 335	1.12 383	0.82 298	0.73 260	1.02 354	0.88 369	0.75 407	0.67 271	0.48 306	0.22 355	0.16 328	0.18 225	0.19 327	0.18 258	0.18 269

BEATNet_4x	0.49 297	0.35 401	0.72 386	0.38 128	0.20 66	0.65 342	0.36 253	1.08 369	0.78 260	0.78 296	0.88 287	0.73 312	0.64 343	0.71 305	0.60 363	0.16 189	0.12 171	0.16 141	0.15 188	0.24 380	0.18 269

MSMDNet	0.49 297	0.25 277	0.56 307	0.40 189	0.27 269	0.64 335	0.32 189	0.99 332	0.99 396	0.87 350	1.07 380	0.79 343	0.46 247	0.61 201	0.44 281	0.17 226	0.13 241	0.20 295	0.16 216	0.25 391	0.20 311

MLCV	0.49 297	0.26 311	0.73 391	0.38 128	0.18 21	0.64 335	0.33 205	0.84 280	0.89 340	0.96 412	1.12 395	0.72 307	0.45 240	1.00 433	0.59 362	0.14 79	0.10 44	0.14 74	0.11 73	0.14 111	0.14 132

G2L-Stereo_test	0.50 311	0.22 191	0.46 194	0.34 48	0.24 167	0.58 300	0.59 445	1.14 392	0.79 267	0.89 367	0.96 323	0.96 394	0.59 313	0.72 310	0.67 383	0.17 226	0.12 171	0.14 74	0.12 98	0.15 154	0.16 202

PAM_32	0.50 311	0.20 128	0.69 375	0.40 189	0.24 167	1.09 464	0.29 135	1.12 383	0.40 100	0.74 267	0.44 99	1.98 515	0.64 343	0.64 241	0.27 94	0.16 189	0.11 105	0.17 180	0.15 188	0.14 111	0.15 171

PAM	0.50 311	0.21 161	0.75 398	0.41 216	0.26 234	1.11 469	0.37 266	1.10 376	0.39 86	0.75 271	0.46 105	1.92 512	0.61 325	0.62 223	0.28 113	0.16 189	0.10 44	0.16 141	0.14 164	0.14 111	0.15 171

test_sample5	0.50 311	0.28 343	0.55 295	0.37 109	0.23 127	0.65 342	0.38 284	1.19 412	0.86 317	0.81 308	0.97 332	0.64 257	0.60 319	0.72 310	0.48 306	0.22 355	0.16 328	0.22 352	0.21 369	0.23 367	0.22 348

gwcnet-sp	0.50 311	0.25 277	0.84 426	0.41 216	0.27 269	0.79 395	0.40 315	0.93 311	0.85 311	0.95 400	0.79 234	0.65 263	0.63 335	0.69 287	0.52 327	0.18 261	0.17 360	0.18 225	0.18 299	0.18 258	0.19 280

scenet	0.50 311	0.25 277	0.84 426	0.41 216	0.27 269	0.79 395	0.40 315	0.93 311	0.85 311	0.95 400	0.79 234	0.65 263	0.63 335	0.69 287	0.52 327	0.18 261	0.17 360	0.18 225	0.18 299	0.18 258	0.19 280

ssnet	0.50 311	0.25 277	0.84 426	0.41 216	0.27 269	0.79 395	0.40 315	0.93 311	0.85 311	0.95 400	0.79 234	0.65 263	0.63 335	0.69 287	0.52 327	0.18 261	0.17 360	0.18 225	0.18 299	0.18 258	0.19 280

psmg	0.50 311	0.26 311	0.47 206	0.42 248	0.29 315	0.82 410	0.42 346	1.07 364	0.80 276	0.95 400	0.94 315	0.76 328	0.59 313	0.66 261	0.48 306	0.21 335	0.16 328	0.20 295	0.20 350	0.19 293	0.19 280

UDGNet	0.50 311	0.82 507	0.56 307	0.51 413	0.32 376	0.41 201	0.34 217	0.71 206	0.93 363	0.65 208	0.60 164	0.58 222	0.44 233	0.65 249	0.43 274	0.33 462	0.15 302	0.67 519	0.20 350	0.49 495	0.23 372

PSMNet-ADL	0.50 311	0.28 343	0.43 167	0.49 390	0.31 351	0.70 364	0.38 284	0.94 316	0.81 285	0.62 186	0.80 245	0.91 383	0.62 330	0.76 332	0.68 388	0.24 391	0.18 375	0.19 258	0.20 350	0.22 347	0.22 348

PSMNet-RSSM	0.50 311	0.24 246	0.41 136	0.43 288	0.26 234	0.51 253	0.40 315	1.16 398	0.79 267	0.75 271	1.07 380	0.87 365	0.69 372	0.66 261	0.52 327	0.24 391	0.16 328	0.23 372	0.26 441	0.20 310	0.20 311

CFNet-ft	0.50 311	0.25 277	0.39 115	0.41 216	0.26 234	0.66 349	0.37 266	0.91 300	0.87 324	0.67 223	1.00 348	1.05 422	0.70 377	0.68 280	0.57 353	0.23 381	0.16 328	0.24 386	0.21 369	0.24 380	0.19 280

CFNet_RVC	0.50 311	0.25 277	0.39 115	0.41 216	0.26 234	0.66 349	0.37 266	0.91 300	0.87 324	0.67 223	1.00 348	1.05 422	0.70 377	0.68 280	0.57 353	0.23 381	0.16 328	0.24 386	0.21 369	0.24 380	0.19 280

UCFNet_RVC	0.50 311	0.27 327	0.37 97	0.40 189	0.27 269	0.66 349	0.42 346	1.18 408	0.86 317	0.70 241	0.89 290	0.91 383	0.60 319	0.62 223	0.48 306	0.24 391	0.18 375	0.28 436	0.27 447	0.25 391	0.24 383

G2L-Stereo	0.51 325	0.25 277	0.55 295	0.44 313	0.27 269	0.46 238	0.47 380	0.98 328	0.81 285	0.86 345	0.90 296	0.91 383	0.56 291	0.88 383	0.80 414	0.21 335	0.17 360	0.22 352	0.18 299	0.17 228	0.22 348

DCVSM-stereo	0.51 325	0.28 343	0.56 307	0.39 152	0.29 315	0.55 279	0.28 120	0.78 257	0.78 260	1.11 465	0.77 220	1.04 418	0.76 416	0.65 249	0.52 327	0.20 319	0.20 402	0.24 386	0.21 369	0.25 391	0.31 434

test_sample6	0.51 325	0.27 327	0.55 295	0.38 128	0.23 127	0.64 335	0.39 302	1.18 408	0.88 335	0.84 323	1.06 376	0.66 275	0.61 325	0.75 322	0.52 327	0.23 381	0.17 360	0.22 352	0.22 391	0.24 380	0.23 372

qqq1	0.51 325	0.24 246	0.67 359	0.35 64	0.20 66	0.63 326	0.34 217	1.26 442	1.06 421	0.85 335	1.02 354	0.71 292	0.66 353	0.96 414	0.36 207	0.19 298	0.16 328	0.14 74	0.12 98	0.15 154	0.16 202

fff1	0.51 325	0.24 246	0.67 359	0.35 64	0.20 66	0.63 326	0.34 217	1.26 442	1.06 421	0.85 335	1.02 354	0.71 292	0.66 353	0.96 414	0.36 207	0.19 298	0.16 328	0.14 74	0.12 98	0.15 154	0.16 202

DualNet	0.51 325	0.28 343	0.55 295	0.37 109	0.23 127	0.65 342	0.38 284	1.19 412	0.86 317	0.84 323	1.06 376	0.64 257	0.60 319	0.72 310	0.48 306	0.22 355	0.16 328	0.22 352	0.21 369	0.23 367	0.22 348

GMStereo_Zeroshot	0.51 325	0.46 455	0.80 408	0.50 401	0.28 292	0.57 294	0.30 153	0.75 245	0.79 267	0.88 360	0.94 315	0.90 377	0.37 186	0.77 339	0.46 291	0.27 418	0.14 279	0.26 417	0.15 188	0.39 471	0.19 280

CFNet_ucs	0.51 325	0.25 277	0.58 318	0.39 152	0.31 351	0.59 309	0.35 240	1.04 348	0.95 376	0.89 367	1.19 424	0.80 347	0.49 261	0.66 261	0.45 287	0.21 335	0.16 328	0.26 417	0.18 299	0.27 410	0.23 372

anonymousa	0.51 325	0.21 161	0.47 206	0.39 152	0.25 197	0.89 427	0.36 253	0.78 257	0.63 187	0.88 360	1.54 482	1.09 437	0.67 362	0.53 142	0.46 291	0.17 226	0.14 279	0.19 258	0.21 369	0.16 202	0.16 202

hknet	0.51 325	0.26 311	0.58 318	0.46 352	0.29 315	0.75 385	0.46 372	0.99 332	0.89 340	0.77 285	0.80 245	0.96 394	0.67 362	0.75 322	0.50 318	0.19 298	0.15 302	0.22 352	0.19 327	0.18 258	0.19 280

CrosDoStereo	0.51 325	0.19 93	0.46 194	0.39 152	0.24 167	0.39 182	1.14 517	0.69 187	0.87 324	0.94 395	1.36 456	0.62 245	0.75 407	0.68 280	0.46 291	0.15 146	0.12 171	0.17 180	0.18 299	0.14 111	0.16 202

DeepStereo_LL	0.51 325	0.19 93	0.46 194	0.39 152	0.24 167	0.39 182	1.14 517	0.69 187	0.87 324	0.94 395	1.36 456	0.62 245	0.75 407	0.68 280	0.46 291	0.15 146	0.12 171	0.17 180	0.18 299	0.14 111	0.16 202

THIR-Stereo	0.51 325	0.19 93	0.47 206	0.39 152	0.23 127	0.74 381	0.64 457	0.68 177	0.88 335	1.03 433	1.40 462	0.71 292	0.75 407	0.64 241	0.43 274	0.16 189	0.11 105	0.17 180	0.18 299	0.15 154	0.17 245

GwcNet-RSSM	0.51 325	0.25 277	0.51 249	0.41 216	0.24 167	0.56 285	0.41 335	0.97 326	0.96 383	0.75 271	1.17 419	0.89 374	0.66 353	0.66 261	0.74 400	0.22 355	0.15 302	0.19 258	0.21 369	0.17 228	0.16 202

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 339	0.23 224	1.38 496	0.40 189	0.53 487	0.29 82	0.30 153	1.49 496	0.45 130	0.69 235	1.15 409	0.98 398	0.32 153	0.70 295	0.29 131	0.15 146	0.11 105	0.17 180	0.20 350	0.22 347	0.27 405

ToySt	0.52 339	0.27 327	0.93 446	0.42 248	0.28 292	0.67 358	0.56 433	0.88 293	0.79 267	0.61 182	0.85 272	0.92 388	0.70 377	0.72 310	0.61 369	0.16 189	0.17 360	0.21 338	0.21 369	0.22 347	0.21 329

NINENet	0.52 339	0.30 372	0.55 295	0.46 352	0.33 388	0.78 389	0.34 217	1.18 408	0.91 351	0.84 323	0.97 332	0.64 257	0.54 280	0.74 315	0.56 347	0.23 381	0.20 402	0.25 399	0.18 299	0.22 347	0.22 348

AACVNet	0.52 339	0.25 277	0.56 307	0.48 380	0.29 315	0.55 279	0.38 284	0.96 324	0.59 176	0.83 317	1.03 364	1.03 413	0.77 421	0.91 396	0.58 360	0.22 355	0.18 375	0.24 386	0.18 299	0.24 380	0.22 348

acv_ft	0.52 339	0.24 246	0.64 347	0.45 327	0.28 292	0.85 419	0.40 315	0.95 319	0.81 285	1.00 424	0.96 323	0.79 343	0.62 330	0.65 249	0.88 425	0.18 261	0.15 302	0.16 141	0.15 188	0.18 258	0.15 171

AdaStereo	0.52 339	0.34 397	0.53 278	0.49 390	0.25 197	0.71 369	0.36 253	1.24 434	0.91 351	0.77 285	0.98 336	0.75 321	0.50 264	0.71 305	0.51 322	0.27 418	0.13 241	0.28 436	0.18 299	0.23 367	0.18 269
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.52 339	0.31 381	0.86 433	0.44 313	0.22 99	0.66 349	0.47 380	0.92 309	1.02 407	0.89 367	1.12 395	0.69 287	0.55 284	0.86 375	0.60 363	0.15 146	0.11 105	0.15 116	0.12 98	0.17 228	0.17 245

DDVS	0.53 346	0.32 384	0.63 342	0.42 248	0.31 351	0.71 369	0.35 240	0.95 319	0.69 215	0.86 345	0.90 296	1.11 440	0.46 247	0.90 393	0.67 383	0.23 381	0.17 360	0.22 352	0.18 299	0.25 391	0.28 415

SMFormer	0.53 346	0.24 246	0.67 359	0.35 64	0.20 66	0.63 326	0.34 217	1.26 442	1.06 421	0.85 335	1.02 354	0.71 292	0.66 353	0.96 414	0.60 363	0.19 298	0.16 328	0.18 225	0.17 268	0.19 293	0.20 311

tta	0.53 346	0.24 246	0.67 359	0.35 64	0.20 66	0.63 326	0.34 217	1.26 442	1.06 421	0.85 335	1.02 354	0.71 292	0.66 353	0.96 414	0.60 363	0.19 298	0.16 328	0.18 225	0.17 268	0.15 154	0.16 202

CFNet	0.53 346	0.30 372	0.53 278	0.42 248	0.28 292	0.73 377	0.35 240	1.21 422	1.01 402	0.74 267	1.07 380	0.85 355	0.60 319	0.83 366	0.58 360	0.19 298	0.15 302	0.23 372	0.23 404	0.21 322	0.17 245

HSM	0.53 346	0.25 277	0.46 194	0.40 189	0.25 197	0.74 381	0.44 362	1.29 456	0.78 260	0.82 310	0.92 310	1.21 454	0.75 407	0.90 393	0.48 306	0.18 261	0.14 279	0.17 180	0.14 164	0.17 228	0.18 269

coex_refinement	0.54 351	0.22 191	0.44 173	0.45 327	0.31 351	0.75 385	0.40 315	1.16 398	0.92 357	0.87 350	1.12 395	0.99 403	0.57 303	0.69 287	0.90 433	0.21 335	0.14 279	0.16 141	0.16 216	0.21 322	0.22 348

UGAM	0.54 351	0.23 224	0.51 249	0.46 352	0.26 234	0.40 190	0.52 415	0.65 153	1.19 462	0.78 296	1.15 409	1.38 481	0.56 291	1.03 439	0.56 347	0.18 261	0.15 302	0.25 399	0.21 369	0.15 154	0.13 104

ITSA-stereo	0.54 351	0.29 357	0.55 295	0.41 216	0.23 127	0.59 309	0.35 240	1.31 460	1.25 471	0.82 310	0.80 245	0.72 307	0.58 307	0.89 385	0.72 397	0.22 355	0.18 375	0.23 372	0.22 391	0.22 347	0.29 421

test_sample7	0.54 351	0.30 372	0.55 295	0.37 109	0.28 292	0.63 326	0.47 380	1.11 378	0.92 357	0.93 388	0.89 290	0.86 359	0.71 382	0.74 315	0.53 338	0.27 418	0.22 419	0.27 425	0.26 441	0.27 410	0.26 395

DAS	0.54 351	0.26 311	0.66 354	0.49 390	0.31 351	0.61 316	0.43 354	0.89 294	1.01 402	0.95 400	1.16 414	0.71 292	0.85 440	0.89 385	0.47 302	0.18 261	0.14 279	0.18 225	0.15 188	0.22 347	0.19 280

SepStereo	0.54 351	0.26 311	0.66 354	0.49 390	0.31 351	0.61 316	0.43 354	0.89 294	1.01 402	0.95 400	1.16 414	0.71 292	0.85 440	0.97 421	0.47 302	0.18 261	0.14 279	0.18 225	0.15 188	0.22 347	0.19 280

RAFT + AFF	0.54 351	0.30 372	0.84 426	0.51 413	0.32 376	0.63 326	0.57 435	1.05 355	0.95 376	0.80 304	0.87 283	0.85 355	0.57 303	0.87 377	0.51 322	0.18 261	0.21 410	0.23 372	0.22 391	0.19 293	0.19 280

ac_64	0.54 351	0.24 246	0.58 318	0.46 352	0.28 292	0.79 395	0.44 362	1.11 378	0.63 187	0.94 395	0.85 272	1.06 426	0.70 377	0.76 332	0.72 397	0.22 355	0.18 375	0.20 295	0.19 327	0.18 258	0.16 202

DMCA-RVC	0.54 351	0.32 384	0.83 419	0.51 413	0.32 376	0.59 309	0.38 284	0.89 294	0.70 219	0.95 400	0.88 287	0.90 377	0.69 372	0.75 322	0.63 376	0.23 381	0.18 375	0.31 455	0.24 418	0.27 410	0.21 329

AASNet	0.55 360	0.27 327	0.62 338	0.51 413	0.32 376	0.73 377	0.44 362	1.55 503	0.88 335	0.88 360	0.94 315	0.64 257	0.63 335	0.62 223	0.84 420	0.23 381	0.20 402	0.20 295	0.16 216	0.22 347	0.20 311

LMCR-Stereo	0.55 360	0.33 392	0.57 316	0.60 474	0.30 339	0.80 401	0.36 253	1.30 458	0.79 267	0.90 375	1.04 367	0.57 207	0.64 343	0.87 377	0.73 399	0.20 319	0.15 302	0.19 258	0.14 164	0.25 391	0.18 269

UNet	0.55 360	0.27 327	0.72 386	0.45 327	0.41 438	0.97 438	0.40 315	1.01 339	0.80 276	0.87 350	0.90 296	1.03 413	0.75 407	0.76 332	0.67 383	0.19 298	0.15 302	0.20 295	0.17 268	0.21 322	0.18 269

UPFNet	0.55 360	0.26 311	0.59 326	0.46 352	0.38 422	0.83 413	0.48 387	1.03 347	0.80 276	0.92 385	0.91 304	0.85 355	0.67 362	0.87 377	0.78 406	0.20 319	0.21 410	0.20 295	0.20 350	0.20 310	0.15 171

HSM-Net_RVC	0.55 360	0.23 224	0.37 97	0.38 128	0.22 99	0.86 421	0.40 315	1.31 460	0.93 363	0.92 385	1.15 409	1.26 458	0.71 382	0.75 322	0.53 338	0.17 226	0.14 279	0.16 141	0.15 188	0.17 228	0.17 245
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 360	0.33 392	0.71 380	0.46 352	0.31 351	0.66 349	0.43 354	1.07 364	0.89 340	0.93 388	0.91 304	0.98 398	0.61 325	0.76 332	0.64 378	0.22 355	0.18 375	0.22 352	0.22 391	0.22 347	0.24 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 360	0.37 412	0.67 359	0.42 248	0.31 351	0.50 248	0.43 354	1.22 429	0.73 238	0.86 345	1.05 370	0.85 355	0.58 307	0.90 393	0.56 347	0.29 439	0.23 428	0.22 352	0.22 391	0.26 401	0.26 395

iResNetv2_ROB	0.55 360	0.29 357	0.86 433	0.39 152	0.25 197	0.67 358	0.37 266	1.21 422	1.02 407	1.02 430	1.10 388	0.89 374	0.79 423	0.74 315	0.43 274	0.19 298	0.13 241	0.15 116	0.11 73	0.19 293	0.16 202

iResNet_ROB	0.55 360	0.24 246	0.61 332	0.38 128	0.22 99	0.66 349	0.30 153	1.59 511	1.33 487	0.94 395	1.05 370	0.81 349	0.69 372	0.84 370	0.46 291	0.17 226	0.12 171	0.14 74	0.09 5	0.15 154	0.20 311

rvit_105_1	0.56 369	0.42 444	0.84 426	0.59 472	0.37 416	0.59 309	0.68 462	0.73 229	0.97 388	0.82 310	0.69 191	0.75 321	0.63 335	0.80 353	0.56 347	0.34 470	0.29 469	0.31 455	0.34 480	0.23 367	0.23 372

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 369	3.08 560	2.41 530	0.32 26	0.18 21	0.29 82	0.20 18	0.39 32	0.33 51	0.29 42	0.25 24	0.18 7	0.18 14	0.32 12	0.22 20	1.08 535	0.09 17	0.17 180	0.16 216	0.15 154	0.96 529

ff1	0.56 369	0.28 343	0.68 366	0.39 152	0.26 234	0.56 285	0.40 315	0.72 217	1.13 446	0.76 277	0.98 336	0.71 292	0.55 284	1.25 467	1.46 496	0.17 226	0.11 105	0.25 399	0.21 369	0.16 202	0.17 245

ttt	0.56 369	0.27 327	0.49 228	0.39 152	0.25 197	0.65 342	0.42 346	1.24 434	1.08 433	0.76 277	1.10 388	0.63 250	0.51 269	0.95 411	1.03 461	0.25 403	0.22 419	0.22 352	0.21 369	0.25 391	0.25 391

FTStereo	0.56 369	0.21 161	0.39 115	0.42 248	0.25 197	0.39 182	0.73 478	0.69 187	0.45 130	1.09 458	3.23 533	0.69 287	0.71 382	0.55 151	0.34 187	0.15 146	0.13 241	0.19 258	0.17 268	0.15 154	0.32 438

GEStereo_RVC	0.56 369	0.30 372	0.70 378	0.51 413	0.31 351	0.70 364	0.54 426	1.31 460	0.93 363	0.85 335	0.86 276	0.84 353	0.63 335	0.92 398	0.67 383	0.24 391	0.16 328	0.19 258	0.17 268	0.21 322	0.23 372

ISRNet	0.57 375	0.25 277	0.72 386	0.57 464	0.36 413	0.43 216	0.28 120	0.85 281	0.84 305	1.09 458	1.25 432	0.91 383	0.61 325	0.68 280	0.60 363	0.35 476	0.26 454	0.36 474	0.33 478	0.30 428	0.42 480

CSP-Net	0.57 375	0.29 357	0.55 295	0.42 248	0.29 315	1.20 483	0.49 400	1.29 456	0.75 248	0.98 418	0.97 332	0.88 369	0.69 372	0.85 373	0.66 380	0.27 418	0.18 375	0.17 180	0.17 268	0.18 258	0.19 280

ADLNet2	0.57 375	0.26 311	0.71 380	0.48 380	0.31 351	0.83 413	0.51 409	1.10 376	0.99 396	0.85 335	0.99 344	0.99 403	0.70 377	0.79 350	0.78 406	0.21 335	0.17 360	0.18 225	0.18 299	0.22 347	0.22 348

RAFT-RH_RVC	0.57 375	0.18 64	0.44 173	0.38 128	0.23 127	0.56 285	0.24 68	0.61 128	0.73 238	1.18 472	3.90 544	0.55 197	0.40 214	0.67 271	0.38 231	0.14 79	0.11 105	0.20 295	0.15 188	0.12 35	0.14 132

ADLNet	0.57 375	0.29 357	0.58 318	0.46 352	0.35 406	0.80 401	0.46 372	1.14 392	0.88 335	1.03 433	0.98 336	0.92 388	0.66 353	0.71 305	0.83 419	0.22 355	0.16 328	0.22 352	0.22 391	0.22 347	0.23 372

MMNet	0.57 375	0.26 311	0.67 359	0.45 327	0.35 406	1.04 456	0.39 302	0.93 311	0.98 393	0.96 412	0.97 332	0.86 359	0.80 427	0.83 366	0.80 414	0.16 189	0.15 302	0.19 258	0.19 327	0.20 310	0.17 245

delet	0.57 375	0.25 277	0.63 342	0.46 352	0.34 400	1.05 461	0.51 409	1.04 348	0.94 372	0.90 375	0.99 344	0.90 377	0.68 370	0.87 377	0.78 406	0.18 261	0.18 375	0.20 295	0.21 369	0.17 228	0.17 245

psm_up	0.57 375	0.27 327	0.52 270	0.50 401	0.33 388	0.65 342	0.60 448	1.07 364	0.84 305	0.87 350	0.91 304	1.00 405	1.06 478	0.80 353	0.66 380	0.22 355	0.25 445	0.26 417	0.23 404	0.22 347	0.21 329

hitnet-ft	0.57 375	0.29 357	0.43 167	0.42 248	0.29 315	0.81 407	0.40 315	0.98 328	0.91 351	0.84 323	1.01 352	1.13 448	0.72 393	0.83 366	0.71 394	0.28 429	0.21 410	0.28 436	0.22 391	0.29 420	0.27 405

DSFCA	0.57 375	0.27 327	0.71 380	0.41 216	0.36 413	0.78 389	0.53 419	1.08 369	0.85 311	1.08 454	0.84 263	0.90 377	0.66 353	1.05 442	0.63 376	0.26 408	0.22 419	0.21 338	0.21 369	0.22 347	0.20 311

STTStereo	0.57 375	0.39 425	0.87 438	0.45 327	0.32 376	0.62 320	0.45 369	1.01 339	0.87 324	1.01 426	0.91 304	0.95 391	0.58 307	0.77 339	0.66 380	0.25 403	0.24 437	0.27 425	0.33 478	0.25 391	0.26 395

RASNet	0.57 375	0.24 246	0.61 332	0.39 152	0.23 127	0.71 369	0.40 315	1.02 342	0.93 363	0.77 285	1.05 370	1.05 422	0.98 470	0.99 428	1.03 461	0.16 189	0.14 279	0.14 74	0.17 268	0.15 154	0.14 132

LL-Strereo	0.58 387	0.29 357	0.83 419	0.48 380	0.35 406	0.39 182	0.48 387	1.04 348	0.99 396	0.87 350	0.79 234	1.08 431	1.15 490	1.35 485	0.51 322	0.18 261	0.15 302	0.22 352	0.19 327	0.17 228	0.21 329

HGLStereo	0.58 387	0.30 372	0.65 352	0.51 413	0.38 422	0.78 389	0.45 369	1.07 364	0.82 298	0.89 367	1.16 414	0.88 369	0.91 458	0.80 353	0.74 400	0.21 335	0.21 410	0.20 295	0.18 299	0.19 293	0.22 348

FADNet-RVC-Resample	0.58 387	0.35 401	1.34 493	0.50 401	0.34 400	0.73 377	0.43 354	1.09 372	0.96 383	0.83 317	0.87 283	0.76 328	0.66 353	0.77 339	0.52 327	0.19 298	0.18 375	0.26 417	0.27 447	0.28 418	0.29 421

FADNet_RVC	0.58 387	0.39 425	1.26 482	0.45 327	0.32 376	0.55 279	0.34 217	1.12 383	0.90 345	0.68 232	0.90 296	0.61 238	0.71 382	1.03 439	0.80 414	0.21 335	0.18 375	0.27 425	0.23 404	0.33 443	0.30 426

mmx	0.59 391	0.28 343	0.68 366	0.39 152	0.26 234	0.56 285	0.40 315	1.24 434	1.06 421	0.76 277	0.98 336	0.71 292	0.55 284	1.25 467	1.46 496	0.21 335	0.16 328	0.25 399	0.21 369	0.24 380	0.22 348

xxx	0.59 391	0.28 343	0.68 366	0.39 152	0.26 234	0.56 285	0.40 315	1.24 434	1.06 421	0.76 277	0.98 336	0.71 292	0.55 284	1.25 467	1.46 496	0.21 335	0.16 328	0.25 399	0.21 369	0.24 380	0.22 348

CRFU-Net	0.59 391	0.29 357	0.62 338	0.47 372	0.31 351	1.20 483	0.51 409	1.19 412	0.59 176	1.05 443	1.00 348	1.06 426	0.87 447	0.83 366	0.77 405	0.22 355	0.19 393	0.18 225	0.16 216	0.19 293	0.20 311

TDLM	0.59 391	0.35 401	0.57 316	0.53 439	0.32 376	0.67 358	0.72 473	1.09 372	1.03 411	0.84 323	1.11 393	0.84 353	0.71 382	0.96 414	0.61 369	0.28 429	0.18 375	0.26 417	0.22 391	0.27 410	0.21 329

CVANet_RVC	0.59 391	0.35 401	0.54 291	0.49 390	0.33 388	0.70 364	0.67 459	1.12 383	0.97 388	0.88 360	1.05 370	1.01 409	0.72 393	0.94 405	0.55 345	0.30 446	0.20 402	0.28 436	0.26 441	0.32 438	0.23 372

AANet_RVC	0.59 391	0.35 401	0.68 366	0.47 372	0.28 292	0.57 294	0.47 380	1.04 348	1.28 477	0.87 350	1.33 451	0.86 359	0.63 335	1.16 457	0.89 427	0.19 298	0.13 241	0.15 116	0.14 164	0.18 258	0.20 311

NOSS_ROB	0.59 391	0.40 433	0.42 148	0.45 327	0.31 351	0.79 395	0.53 419	1.09 372	1.12 441	0.69 235	0.92 310	0.77 333	0.63 335	0.81 358	0.52 327	0.39 489	0.38 503	0.44 496	0.42 504	0.38 467	0.36 458

DualNet (step1)	0.60 398	0.37 412	0.83 419	0.39 152	0.31 351	0.72 373	0.49 400	1.11 378	0.92 357	0.93 388	0.89 290	0.86 359	0.71 382	0.74 315	0.53 338	0.42 496	0.22 419	0.40 488	0.41 499	0.36 459	0.35 452

pcwnet_v2	0.60 398	0.29 357	0.89 442	0.46 352	0.36 413	0.62 320	0.38 284	1.33 469	1.24 469	1.02 430	1.27 440	0.71 292	0.59 313	0.71 305	0.51 322	0.28 429	0.21 410	0.24 386	0.23 404	0.29 420	0.30 426

PS-NSSS	0.60 398	0.46 455	0.68 366	0.43 288	0.34 400	0.66 349	0.57 435	1.05 355	0.91 351	0.80 304	1.28 441	0.72 307	0.67 362	0.89 385	0.61 369	0.32 455	0.26 454	0.40 488	0.27 447	0.35 455	0.29 421

DLCB_ROB	0.60 398	0.29 357	0.53 278	0.50 401	0.33 388	0.76 388	0.51 409	1.02 342	0.94 372	1.07 453	1.16 414	1.21 454	0.73 398	0.98 423	0.75 402	0.21 335	0.20 402	0.22 352	0.23 404	0.22 347	0.20 311

CBFPSM	0.61 402	0.25 277	1.41 499	0.39 152	0.27 269	1.10 465	0.67 459	0.83 277	0.84 305	0.82 310	0.81 253	1.33 470	0.85 440	0.72 310	0.86 423	0.16 189	0.15 302	0.15 116	0.17 268	0.17 228	0.23 372

ssnet_v2	0.61 402	0.29 357	0.69 375	0.45 327	0.30 339	0.93 431	0.62 452	1.20 419	1.03 411	0.97 415	0.81 253	0.98 398	0.67 362	0.84 370	0.97 452	0.26 408	0.23 428	0.23 372	0.24 418	0.20 310	0.21 329

HBP-ISP	0.61 402	0.47 461	0.45 181	0.46 352	0.33 388	0.79 395	0.29 135	1.15 396	1.05 417	0.85 335	1.18 423	0.67 282	0.71 382	0.92 398	0.57 353	0.37 483	0.38 503	0.47 501	0.41 499	0.39 471	0.32 438

dad	0.61 402	0.53 468	0.72 386	0.44 313	0.31 351	0.64 335	0.37 266	0.85 281	1.28 477	1.05 443	1.17 419	1.18 452	0.61 325	0.70 295	0.54 343	0.36 479	0.23 428	0.37 479	0.21 369	0.31 432	0.23 372

SACVNet	0.61 402	0.36 410	0.67 359	0.57 464	0.37 416	0.65 342	0.47 380	1.16 398	0.80 276	1.04 438	1.06 376	1.02 411	0.81 430	0.99 428	0.57 353	0.28 429	0.21 410	0.25 399	0.24 418	0.30 428	0.39 467

StereoDRNet-Refined	0.61 402	0.33 392	0.63 342	0.47 372	0.31 351	0.94 433	0.41 335	1.04 348	0.97 388	1.15 470	1.13 402	1.00 405	0.74 404	0.93 402	0.93 440	0.18 261	0.13 241	0.22 352	0.21 369	0.20 310	0.21 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 408	0.56 483	1.29 487	0.47 372	0.39 430	0.63 326	0.40 315	1.16 398	0.91 351	0.71 252	0.86 276	1.04 418	0.55 284	0.99 428	0.78 406	0.27 418	0.26 454	0.28 436	0.29 459	0.32 438	0.31 434

NVstereo2D	0.62 408	0.32 384	0.82 415	0.50 401	0.44 455	0.88 424	0.48 387	1.12 383	1.17 457	0.67 223	0.90 296	0.90 377	0.69 372	1.02 437	0.69 390	0.33 462	0.16 328	0.29 444	0.20 350	0.43 481	0.46 495

CBMV_ROB	0.62 408	0.39 425	0.41 136	0.41 216	0.28 292	0.86 421	0.28 120	1.06 360	1.02 407	0.95 400	1.33 451	0.81 349	0.84 436	0.94 405	0.56 347	0.37 483	0.37 502	0.43 494	0.40 494	0.33 443	0.32 438

ACV-stereo	0.63 411	0.37 412	1.03 464	0.44 313	0.31 351	1.27 487	0.41 335	0.78 257	0.84 305	0.65 208	0.76 216	2.07 517	1.00 471	0.84 370	0.68 388	0.22 355	0.17 360	0.19 258	0.18 299	0.22 347	0.23 372

FADNet	0.63 411	0.53 468	1.20 477	0.46 352	0.44 455	0.66 349	0.41 335	1.24 434	1.07 429	0.70 241	0.84 263	0.98 398	0.65 351	0.87 377	0.54 343	0.29 439	0.30 474	0.27 425	0.30 460	0.48 491	0.36 458

1111x	0.64 413	0.23 224	0.61 332	0.39 152	0.21 83	0.68 362	0.46 372	1.32 466	1.03 411	0.76 277	1.02 354	0.95 391	0.72 393	1.13 451	2.15 520	0.18 261	0.18 375	0.18 225	0.19 327	0.20 310	0.19 280

SGM-Forest	0.65 414	0.33 392	0.43 167	0.44 313	0.30 339	1.01 450	0.54 426	1.13 390	1.09 439	1.11 465	1.21 426	1.10 438	0.76 416	0.99 428	0.71 394	0.32 455	0.33 494	0.33 466	0.30 460	0.30 428	0.28 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 415	0.32 384	0.80 408	0.46 352	0.34 400	1.26 486	0.50 406	0.91 300	1.00 400	1.05 443	1.36 456	1.28 459	0.84 436	0.81 358	0.90 433	0.22 355	0.24 437	0.23 372	0.23 404	0.21 322	0.22 348

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 416	0.30 372	1.20 477	0.42 248	0.31 351	1.00 446	0.58 442	1.16 398	1.07 429	1.01 426	1.25 432	1.08 431	0.75 407	1.18 460	1.03 461	0.20 319	0.12 171	0.16 141	0.13 134	0.22 347	0.22 348

StereoDRNet	0.67 416	0.35 401	0.82 415	0.53 439	0.44 455	1.03 454	0.53 419	1.51 500	1.06 421	1.13 468	0.91 304	1.07 430	0.74 404	0.87 377	0.95 445	0.24 391	0.19 393	0.25 399	0.23 404	0.27 410	0.22 348

PSMNet_ROB	0.67 416	0.39 425	0.76 400	0.57 464	0.43 450	1.00 446	0.85 498	1.25 440	0.93 363	0.82 310	1.04 367	1.08 431	0.64 343	0.89 385	1.02 460	0.29 439	0.21 410	0.31 455	0.31 469	0.27 410	0.25 391

TCMNet	0.68 419	0.41 439	1.08 468	0.60 474	0.61 504	0.97 438	0.55 429	1.11 378	0.93 363	0.87 350	1.14 406	0.89 374	0.65 351	0.92 398	1.06 469	0.26 408	0.26 454	0.31 455	0.28 453	0.33 443	0.30 426

YMNet	0.68 419	0.40 433	1.01 460	0.53 439	0.46 470	1.04 456	0.48 387	1.06 360	0.81 285	1.21 475	1.31 448	1.11 440	0.73 398	0.89 385	0.96 447	0.27 418	0.31 482	0.25 399	0.25 431	0.25 391	0.24 383

YMNet_1	0.68 419	0.40 433	1.01 460	0.53 439	0.46 470	1.04 456	0.48 387	1.06 360	0.81 285	1.21 475	1.31 448	1.11 440	0.73 398	0.89 385	0.96 447	0.27 418	0.31 482	0.25 399	0.25 431	0.25 391	0.24 383

DRN-Test	0.68 419	0.34 397	0.77 403	0.52 430	0.40 433	1.14 473	0.61 450	1.56 507	1.04 415	1.18 472	1.10 388	1.05 422	0.72 393	0.82 364	1.01 456	0.24 391	0.18 375	0.26 417	0.25 431	0.26 401	0.23 372

CBMV	0.68 419	0.37 412	0.50 240	0.43 288	0.26 234	1.00 446	0.71 468	1.17 406	1.16 454	1.24 483	1.29 445	1.06 426	0.86 444	0.98 423	0.75 402	0.29 439	0.30 474	0.34 468	0.30 460	0.26 401	0.27 405
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 424	0.29 357	2.34 529	0.41 216	0.31 351	1.16 477	0.58 442	0.87 286	0.85 311	0.86 345	1.17 419	1.04 418	0.83 433	0.76 332	1.26 485	0.21 335	0.18 375	0.17 180	0.16 216	0.21 322	0.21 329

GASNet	0.70 425	0.77 503	1.16 475	0.71 506	0.49 477	0.62 320	0.48 387	1.12 383	1.05 417	0.98 418	0.84 263	0.94 390	0.82 431	1.41 489	0.85 422	0.33 462	0.22 419	0.29 444	0.28 453	0.44 484	0.26 395

PA-Net	0.70 425	0.46 455	0.96 453	0.51 413	0.53 487	0.94 433	0.73 478	1.14 392	1.15 452	0.83 317	0.90 296	0.88 369	0.76 416	1.19 461	0.96 447	0.25 403	0.41 512	0.29 444	0.44 505	0.27 410	0.39 467
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 427	0.84 511	0.80 408	0.55 457	0.38 422	1.38 493	0.57 435	1.07 364	0.81 285	0.90 375	0.94 315	0.95 391	0.54 280	1.01 434	0.61 369	0.41 494	0.30 474	0.57 515	0.31 469	0.86 520	0.39 467

DISCO	0.72 428	0.27 327	0.72 386	0.45 327	0.31 351	1.12 471	0.53 419	1.32 466	1.25 471	0.84 323	1.07 380	1.52 496	0.87 447	1.82 515	1.08 474	0.20 319	0.15 302	0.18 225	0.16 216	0.24 380	0.24 383

APVNet	0.73 429	0.39 425	1.01 460	0.58 470	0.45 461	1.16 477	0.68 462	1.47 495	0.87 324	0.84 323	1.15 409	1.04 418	0.84 436	1.14 453	1.18 480	0.27 418	0.28 467	0.32 461	0.31 469	0.29 420	0.32 438

GwcNet	0.73 429	0.39 425	1.37 495	0.53 439	0.43 450	1.10 465	0.52 415	1.27 447	1.19 462	1.05 443	1.41 464	1.06 426	0.86 444	0.98 423	1.01 456	0.26 408	0.24 437	0.24 386	0.23 404	0.23 367	0.28 415

NaN_ROB	0.73 429	0.46 455	0.89 442	0.52 430	0.34 400	0.98 443	1.11 514	1.28 452	1.20 465	1.27 487	0.96 323	1.08 431	0.79 423	1.34 484	0.78 406	0.24 391	0.30 474	0.23 372	0.24 418	0.23 367	0.26 395

XPNet_ROB	0.73 429	0.38 420	0.80 408	0.53 439	0.40 433	0.80 401	0.83 494	1.21 422	0.96 383	1.37 492	1.17 419	1.37 477	0.87 447	1.14 453	0.99 454	0.33 462	0.25 445	0.27 425	0.24 418	0.31 432	0.29 421

ETE_ROB	0.73 429	0.52 466	0.93 446	0.57 464	0.37 416	0.80 401	0.86 499	1.19 412	0.95 376	1.20 474	1.22 428	1.39 483	0.86 444	1.07 443	0.88 425	0.27 418	0.21 410	0.31 455	0.27 447	0.34 450	0.35 452

Syn2CoEx	0.74 434	0.55 481	1.17 476	0.66 493	0.45 461	0.89 427	0.56 433	1.54 502	1.15 452	0.95 400	1.35 455	1.03 413	1.03 474	0.96 414	0.89 427	0.31 450	0.27 460	0.29 444	0.24 418	0.23 367	0.27 405

DANet	0.74 434	0.47 461	0.98 458	0.60 474	0.41 438	0.92 430	0.41 335	1.02 342	0.87 324	1.22 479	1.22 428	1.33 470	0.88 451	1.26 470	1.37 491	0.27 418	0.24 437	0.31 455	0.25 431	0.37 465	0.36 458
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 434	0.38 420	0.63 342	0.54 451	0.35 406	1.01 450	0.95 505	1.15 396	0.95 376	1.09 458	2.00 507	1.14 449	0.92 460	1.29 474	0.75 402	0.25 403	0.27 460	0.27 425	0.23 404	0.32 438	0.24 383

NCCL2	0.74 434	0.45 450	0.77 403	0.65 491	0.45 461	0.97 438	1.16 519	1.16 398	1.02 407	1.00 424	0.98 336	1.48 490	0.88 451	0.99 428	0.89 427	0.31 450	0.27 460	0.39 485	0.39 491	0.33 443	0.34 449

Wz-Net-LNSev	0.75 438	0.54 475	1.59 509	0.51 413	0.41 438	1.16 477	0.79 488	1.27 447	1.13 446	1.04 438	1.14 406	1.11 440	0.94 465	0.93 402	1.00 455	0.24 391	0.22 419	0.21 338	0.19 327	0.26 401	0.27 405

FINET	0.75 438	0.45 450	1.38 496	0.48 380	0.46 470	0.98 443	1.00 509	1.22 429	1.69 516	0.91 384	1.25 432	0.74 316	0.74 404	1.09 447	0.82 418	0.37 483	0.31 482	0.27 425	0.24 418	0.35 455	0.34 449

FAT-Stereo	0.75 438	0.34 397	0.81 414	0.51 413	0.38 422	0.78 389	0.63 455	1.39 478	1.32 485	1.05 443	1.40 462	1.58 501	1.14 488	0.92 398	0.91 436	0.29 439	0.28 467	0.28 436	0.23 404	0.28 418	0.41 477

S-Stereo	0.76 441	0.36 410	1.10 469	0.57 464	0.46 470	0.83 413	0.59 445	1.31 460	1.62 512	0.98 418	1.41 464	1.11 440	0.93 462	0.85 373	1.07 472	0.27 418	0.31 482	0.28 436	0.25 431	0.33 443	0.50 504

RYNet	0.76 441	0.37 412	0.74 395	0.54 451	0.67 510	1.35 491	0.68 462	1.28 452	1.21 468	1.10 462	0.90 296	1.31 463	0.94 465	1.01 434	1.30 487	0.22 355	0.16 328	0.27 425	0.23 404	0.43 481	0.45 491

LALA_ROB	0.76 441	0.46 455	0.86 433	0.55 457	0.41 438	1.00 446	0.93 504	1.25 440	1.13 446	1.23 481	1.15 409	1.55 498	0.80 427	1.11 450	0.96 447	0.33 462	0.23 428	0.35 469	0.30 460	0.35 455	0.32 438

PSMNet-RUCA	0.78 444	0.78 505	1.23 480	1.01 521	0.91 517	0.68 362	0.53 419	1.16 398	1.06 421	0.79 301	1.10 388	0.82 351	0.72 393	0.94 405	0.70 391	0.55 515	0.27 460	0.76 522	0.46 506	0.70 515	0.49 501

edge stereo	0.79 445	0.40 433	0.82 415	0.52 430	0.44 455	0.83 413	0.58 442	1.34 471	1.08 433	1.30 488	1.38 460	1.79 507	1.13 487	1.15 456	0.92 438	0.34 470	0.32 489	0.42 493	0.28 453	0.33 443	0.39 467

DGSMNet	0.80 446	0.58 487	1.42 500	0.61 479	0.65 507	0.94 433	0.75 482	1.35 472	1.16 454	0.88 360	1.26 436	1.00 405	0.75 407	1.07 443	0.89 427	0.36 479	0.31 482	0.41 492	0.40 494	0.60 513	0.59 516

RP	0.80 446	0.38 420	0.73 391	0.67 495	0.59 499	0.82 410	0.57 435	1.21 422	1.28 477	1.03 433	1.68 491	1.45 485	1.49 511	1.08 446	0.90 433	0.36 479	0.31 482	0.37 479	0.30 460	0.36 459	0.36 458

Wz-Net-MNSev	0.81 448	0.42 444	1.64 515	0.51 413	0.41 438	1.46 497	0.95 505	1.24 434	1.26 475	1.31 489	1.25 432	1.17 451	0.83 433	1.21 465	1.06 469	0.22 355	0.19 393	0.24 386	0.23 404	0.29 420	0.26 395

RGC	0.82 449	0.62 491	0.80 408	0.67 495	0.66 509	0.91 429	0.59 445	1.35 472	1.09 439	1.12 467	1.46 475	1.50 492	1.09 481	1.28 473	0.97 452	0.34 470	0.30 474	0.48 505	0.40 494	0.38 467	0.38 466

NCC-stereo	0.82 449	0.43 447	0.87 438	0.63 486	0.68 511	0.88 424	0.72 473	1.60 513	1.12 441	0.95 400	1.41 464	1.37 477	1.37 503	1.26 470	0.94 442	0.32 455	0.30 474	0.37 479	0.49 516	0.34 450	0.35 452

Nwc_Net	0.82 449	0.40 433	0.86 433	0.62 483	0.56 492	1.04 456	0.57 435	1.72 521	1.08 433	0.93 388	1.88 502	1.44 484	1.24 495	1.19 461	0.94 442	0.31 450	0.25 445	0.36 474	0.39 491	0.31 432	0.31 434

Abc-Net	0.82 449	0.43 447	0.87 438	0.63 486	0.68 511	0.88 424	0.72 473	1.60 513	1.12 441	0.95 400	1.41 464	1.37 477	1.37 503	1.26 470	0.94 442	0.32 455	0.30 474	0.37 479	0.49 516	0.34 450	0.35 452
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 449	0.77 503	0.95 452	0.68 498	0.43 450	1.15 475	1.06 512	1.19 412	1.20 465	1.03 433	1.02 354	1.10 438	0.89 454	1.20 464	0.78 406	0.49 506	0.39 507	0.58 516	0.39 491	0.69 514	0.49 501
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
stereogan	0.83 454	0.33 392	0.89 442	0.61 479	0.51 483	1.80 517	0.50 406	1.41 484	1.39 492	1.05 443	1.47 477	1.56 500	1.04 476	1.32 483	0.87 424	0.29 439	0.29 469	0.29 444	0.25 431	0.39 471	0.40 472

Anonymous_2	0.84 455	0.45 450	0.66 354	0.41 216	0.45 461	0.82 410	0.53 419	0.81 269	0.81 285	0.73 260	0.61 167	0.91 383	0.76 416	0.77 339	0.61 369	0.51 509	0.55 526	0.54 513	4.92 564	0.54 505	0.42 480

ccnet	0.84 455	0.59 489	0.86 433	0.56 460	0.60 502	1.11 469	0.72 473	1.44 491	0.97 388	1.15 470	1.44 471	1.28 459	0.95 467	1.01 434	1.33 490	0.49 506	0.43 517	0.50 510	0.47 509	0.52 503	0.48 500

psmorigin	0.84 455	0.53 468	2.21 527	0.50 401	0.41 438	0.86 421	0.57 435	1.08 369	0.90 345	1.50 497	1.42 468	1.50 492	1.09 481	1.29 474	1.03 461	0.32 455	0.33 494	0.27 425	0.27 447	0.34 450	0.45 491

ADCRef	0.84 455	0.46 455	1.60 512	0.52 430	0.45 461	1.08 463	0.52 415	1.13 390	1.03 411	1.22 479	1.43 470	0.87 365	0.93 462	0.91 396	3.35 535	0.19 298	0.16 328	0.23 372	0.23 404	0.23 367	0.22 348

CC-Net-ROB	0.84 455	1.01 522	0.93 446	0.60 474	0.45 461	1.25 485	0.71 468	1.20 419	1.05 417	0.84 323	1.24 431	0.90 377	0.78 422	1.14 453	0.70 391	0.48 505	0.34 497	1.71 536	0.38 489	0.78 518	0.40 472

GCST	0.85 460	1.25 530	0.80 408	1.58 535	1.03 528	1.04 456	0.24 68	0.81 269	0.81 285	0.99 423	0.67 188	0.78 336	0.35 173	0.98 423	0.38 231	0.97 530	0.65 530	1.20 531	0.81 534	0.93 523	0.72 519

aanetorigin	0.85 460	0.58 487	1.98 523	0.50 401	0.40 433	0.66 349	0.70 466	0.72 217	1.01 402	2.44 533	2.00 507	1.32 465	1.25 496	0.96 414	1.16 479	0.20 319	0.19 393	0.20 295	0.20 350	0.27 410	0.33 447

AF-Net	0.85 460	0.41 439	0.87 438	0.66 493	0.54 490	0.96 437	0.52 415	1.66 517	1.37 489	1.03 433	2.04 509	1.46 486	1.36 501	1.19 461	1.05 468	0.34 470	0.24 437	0.39 485	0.28 453	0.31 432	0.26 395

SQANet	0.87 463	0.76 502	0.76 400	1.16 527	0.99 525	1.10 465	0.51 409	1.12 383	0.85 311	0.93 388	1.05 370	1.03 413	0.76 416	1.07 443	0.70 391	0.79 523	0.25 445	1.04 529	0.36 484	1.56 531	0.70 518

CSAN	0.88 464	0.52 466	0.93 446	0.61 479	0.42 447	1.19 482	1.11 514	1.27 447	1.48 502	1.37 492	1.44 471	1.37 477	1.30 498	1.46 496	1.01 456	0.39 489	0.31 482	0.36 474	0.37 486	0.35 455	0.36 458

SDNR	0.89 465	0.39 425	1.66 518	0.42 248	0.39 430	3.35 544	0.32 189	0.95 319	1.05 417	1.05 443	2.12 510	0.62 245	0.71 382	1.40 486	0.78 406	0.53 511	0.56 527	0.36 474	0.27 447	0.46 488	0.50 504

test_for_model	0.90 466	3.60 561	0.42 148	2.47 550	2.11 550	0.39 182	0.28 120	0.46 65	0.48 144	0.76 277	0.32 63	0.30 58	0.28 106	0.35 28	0.27 94	0.69 521	0.12 171	0.13 50	0.09 5	3.76 560	0.74 520

PWC_ROB	0.92 467	0.57 484	1.64 515	0.53 439	0.33 388	0.93 431	0.39 302	1.42 489	1.51 504	1.66 507	2.57 521	1.18 452	1.11 483	1.50 498	1.54 502	0.26 408	0.18 375	0.28 436	0.20 350	0.30 428	0.32 438

UDG	0.93 468	1.03 523	0.75 398	1.00 520	0.97 523	1.02 452	0.57 435	1.18 408	1.01 402	0.93 388	1.02 354	1.32 465	1.03 474	0.88 383	0.92 438	0.55 515	0.33 494	1.82 538	0.41 499	1.20 529	0.74 520

RTSC	0.93 468	0.54 475	1.59 509	0.56 460	0.40 433	1.17 481	0.55 429	1.44 491	1.82 520	1.53 500	1.26 436	1.15 450	0.82 431	1.70 509	2.44 524	0.26 408	0.20 402	0.23 372	0.24 418	0.31 432	0.32 438

DeepPrunerF	0.93 468	0.55 481	3.88 538	0.70 504	0.81 516	0.72 373	0.74 480	1.28 452	1.97 523	0.95 400	1.02 354	0.87 365	0.85 440	1.16 457	1.07 472	0.35 476	0.29 469	0.43 494	0.40 494	0.31 432	0.33 447

PWCDC_ROB	0.93 468	0.54 475	0.97 457	0.78 513	0.41 438	1.03 454	0.42 346	1.39 478	2.34 532	1.04 438	3.73 541	0.80 347	1.12 485	1.29 474	1.04 466	0.37 483	0.22 419	0.24 386	0.20 350	0.36 459	0.31 434

FBW_ROB	0.94 472	0.54 475	1.03 464	0.56 460	0.42 447	1.16 477	0.76 483	1.56 507	1.41 493	1.38 494	1.33 451	1.47 488	1.07 479	2.94 541	1.14 478	0.26 408	0.32 489	0.45 497	0.30 460	0.34 450	0.30 426

G-Net	0.95 473	0.48 463	1.13 472	0.67 495	0.49 477	2.07 523	0.63 455	1.02 342	0.90 345	1.77 513	2.62 524	1.28 459	1.60 514	1.09 447	1.06 469	0.37 483	0.30 474	0.35 469	0.25 431	0.46 488	0.45 491

PASM	0.96 474	0.71 500	2.05 525	0.72 507	0.72 515	0.84 418	0.92 502	1.14 392	1.34 488	1.25 484	1.22 428	1.34 473	1.07 479	1.31 481	1.11 475	0.53 511	0.57 528	0.59 517	0.67 527	0.56 512	0.57 515

PDISCO_ROB	0.96 474	0.51 464	1.13 472	1.03 524	1.00 526	1.81 518	0.77 484	1.72 521	1.60 510	1.09 458	1.19 424	1.34 473	0.80 427	1.62 503	1.01 456	0.58 517	0.22 419	0.45 497	0.40 494	0.50 497	0.41 477

XQC	0.97 476	0.70 497	1.54 507	0.70 504	0.55 491	1.48 499	0.81 490	1.41 484	1.57 507	1.21 475	1.12 395	1.33 470	1.04 476	1.55 500	2.00 515	0.39 489	0.25 445	0.37 479	0.32 472	0.55 507	0.49 501

MDST_ROB	0.97 476	0.29 357	1.02 463	0.64 489	0.43 450	2.64 531	0.82 492	1.68 519	1.18 461	2.89 538	1.82 499	0.97 396	0.75 407	1.83 516	0.89 427	0.26 408	0.22 419	0.32 461	0.28 453	0.26 401	0.26 395

anonymity	0.98 478	0.89 514	1.06 467	0.93 518	1.04 530	0.97 438	0.82 492	1.33 469	0.93 363	1.08 454	0.98 336	1.02 411	0.95 467	1.02 437	0.93 440	0.96 529	0.96 551	0.90 526	0.91 537	0.92 522	0.95 528

SHD	0.98 478	0.54 475	1.30 489	0.63 486	0.50 481	1.14 473	0.50 406	1.80 525	2.20 527	1.66 507	1.39 461	1.47 488	1.21 492	1.40 486	1.80 508	0.32 455	0.27 460	0.32 461	0.34 480	0.41 475	0.44 489

Wz-Net-SNSev	0.99 480	0.80 506	3.00 532	0.57 464	0.46 470	0.94 433	1.22 524	1.40 482	1.28 477	1.04 438	1.33 451	1.46 486	0.90 457	2.06 523	1.65 505	0.26 408	0.24 437	0.25 399	0.26 441	0.33 443	0.30 426

SuperB	1.00 481	0.41 439	4.03 541	0.45 327	0.32 376	0.99 445	0.49 400	1.09 372	2.09 526	1.10 462	1.10 388	0.74 316	0.83 433	1.13 451	1.75 507	0.20 319	0.15 302	0.17 180	0.15 188	2.50 549	0.27 405

Consistency-Raft	1.01 482	0.82 507	1.27 485	0.85 515	0.97 523	0.81 407	0.83 494	1.35 472	1.61 511	1.06 452	1.66 490	1.11 440	0.93 462	0.93 402	1.11 475	0.65 519	0.75 537	0.79 523	0.91 537	1.09 528	0.79 523

SGM_RVC	1.04 483	0.30 372	0.47 206	0.41 216	0.23 127	1.73 516	0.77 484	1.63 515	1.30 483	2.39 531	1.99 506	2.64 526	1.78 522	2.22 529	1.40 492	0.28 429	0.27 460	0.27 425	0.25 431	0.25 391	0.25 391
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 484	0.23 224	0.51 249	0.37 109	0.22 99	0.71 369	0.39 302	1.31 460	0.92 357	0.87 350	1.08 386	0.70 289	0.64 343	0.75 322	11.43 559	0.19 298	0.16 328	0.18 225	0.17 268	0.18 258	0.19 280

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 484	0.61 490	1.82 520	0.69 501	0.51 483	2.62 530	1.69 543	1.28 452	1.44 497	1.39 495	1.56 484	1.34 473	0.91 458	1.68 508	0.95 445	0.38 488	0.39 507	0.46 500	0.61 526	0.41 475	0.43 485

xxxx	1.07 486	0.23 224	0.53 278	0.38 128	0.22 99	0.83 413	0.36 253	1.41 484	0.95 376	0.75 271	0.99 344	0.97 396	0.64 343	0.70 295	11.37 558	0.20 319	0.17 360	0.18 225	0.17 268	0.19 293	0.20 311

DPSNet	1.08 487	0.44 449	2.64 531	0.54 451	0.42 447	1.59 506	1.25 525	2.39 536	1.50 503	1.13 468	1.12 395	1.51 494	2.19 535	1.44 493	1.51 501	0.35 476	0.25 445	0.25 399	0.21 369	0.49 495	0.39 467

otaku	1.10 488	0.96 517	0.96 453	1.37 533	1.06 531	1.65 510	0.72 473	1.46 494	1.19 462	1.10 462	1.32 450	1.32 465	0.95 467	1.29 474	0.81 417	0.89 528	0.46 521	1.24 532	0.50 518	1.86 534	0.89 525

DDUNet	1.10 488	2.58 556	0.83 419	1.21 529	1.27 534	1.02 452	0.69 465	1.17 406	0.95 376	0.98 418	1.26 436	1.28 459	0.84 436	0.97 421	0.79 413	0.85 526	0.40 510	2.00 541	0.60 525	1.34 530	0.94 526

ADCL	1.10 488	0.42 444	1.57 508	0.51 413	0.41 438	1.71 515	0.92 502	1.36 476	1.45 498	1.33 490	1.56 484	1.22 457	1.26 497	1.45 494	5.27 547	0.22 355	0.19 393	0.25 399	0.25 431	0.29 420	0.29 421

ADCPNet	1.11 491	0.53 468	3.26 536	0.55 457	0.44 455	1.47 498	0.83 494	1.21 422	1.17 457	1.26 486	1.42 468	1.67 504	1.12 485	1.48 497	3.86 541	0.30 446	0.29 469	0.30 454	0.32 472	0.37 465	0.37 464

MFN_U_SF_RVC	1.14 492	0.63 492	2.33 528	0.69 501	0.46 470	2.04 522	0.70 466	1.90 527	1.37 489	1.62 503	1.56 484	1.94 513	1.36 501	1.73 511	1.90 510	0.41 494	0.38 503	0.45 497	0.48 513	0.45 485	0.47 497

Ntro	1.15 493	1.00 521	1.00 459	1.49 534	1.20 533	1.69 514	0.81 490	1.39 478	1.25 471	1.01 426	1.28 441	1.31 463	1.00 471	1.31 481	0.89 427	1.10 536	0.43 517	1.36 533	0.51 519	1.95 536	0.99 532

SAMSARA	1.15 493	0.69 496	1.44 502	1.09 526	0.93 519	2.10 524	1.87 550	1.64 516	1.47 501	1.64 505	1.21 426	2.06 516	1.14 488	1.61 502	1.50 500	0.39 489	0.45 519	0.36 474	0.38 489	0.50 497	0.51 508

SANet	1.15 493	0.45 450	1.40 498	0.50 401	0.32 376	1.54 505	1.21 522	1.49 496	3.35 544	1.61 502	2.41 517	2.32 523	1.80 523	1.57 501	1.27 486	0.28 429	0.25 445	0.26 417	0.24 418	0.36 459	0.32 438

test_sample9	1.17 496	0.37 412	0.83 419	0.39 152	0.31 351	0.72 373	0.49 400	1.11 378	0.92 357	0.93 388	0.89 290	0.86 359	0.71 382	1.29 474	2.03 516	0.42 496	9.50 569	0.40 488	0.41 499	0.36 459	0.35 452

MFMNet_re	1.17 496	0.99 519	1.31 490	1.02 523	0.95 521	1.32 489	1.32 528	1.44 491	1.58 509	1.72 512	1.70 494	1.21 454	1.57 513	1.16 457	1.04 466	0.88 527	0.76 539	0.79 523	0.75 531	0.90 521	0.94 526

ADCP+	1.18 498	0.37 412	3.09 533	0.50 401	0.52 485	1.48 499	0.61 450	1.32 466	1.07 429	1.21 475	1.16 414	1.08 431	1.11 483	1.63 504	7.17 552	0.20 319	0.16 328	0.24 386	0.22 391	0.29 420	0.22 348

ADCMid	1.22 499	0.57 484	3.17 535	0.54 451	0.44 455	1.07 462	0.77 484	1.31 460	1.13 446	2.14 526	1.48 478	1.49 491	1.47 510	1.65 506	5.30 548	0.26 408	0.24 437	0.29 444	0.32 472	0.38 467	0.36 458

WCMA_ROB	1.22 499	0.39 425	0.93 446	0.51 413	0.45 461	1.44 496	0.79 488	1.20 419	1.30 483	2.99 544	3.94 545	3.30 537	2.17 534	1.42 490	1.31 488	0.46 500	0.35 499	0.35 469	0.37 486	0.41 475	0.42 480

Wz-Net-TNSev	1.23 501	1.24 528	5.25 546	0.51 413	0.43 450	1.49 502	1.09 513	1.58 510	1.42 495	1.25 484	1.26 436	1.58 501	1.52 512	1.97 520	1.95 511	0.33 462	0.32 489	0.26 417	0.30 460	0.41 475	0.43 485

222	1.25 502	0.23 224	0.53 278	0.38 128	0.23 127	0.78 389	0.37 266	1.41 484	0.93 363	0.97 415	1.13 402	0.74 316	0.71 382	0.74 315	14.86 562	0.20 319	0.16 328	0.17 180	0.16 216	0.18 258	0.20 311

MSMD_ROB	1.25 502	0.51 464	0.64 347	0.60 474	0.50 481	1.66 511	0.67 459	1.26 442	1.26 475	2.64 535	3.82 542	3.06 532	3.20 547	1.45 494	0.91 436	0.46 500	0.41 512	0.49 508	0.51 519	0.47 490	0.45 491

AnyNet_C32	1.27 504	0.72 501	3.33 537	0.59 472	0.56 492	1.51 503	1.53 536	1.27 447	1.28 477	1.52 499	1.48 478	1.38 481	1.23 494	1.64 505	5.26 546	0.30 446	0.29 469	0.29 444	0.34 480	0.38 467	0.44 489

pmcnn	1.27 504	0.31 381	1.14 474	0.41 216	0.23 127	0.97 438	0.71 468	1.23 433	1.32 485	1.83 515	2.34 514	11.25 561	0.89 454	1.04 441	0.96 447	0.15 146	0.12 171	0.12 23	0.10 45	0.15 154	0.16 202

WZ-Net	1.29 506	0.64 493	5.42 547	0.64 489	0.52 485	1.37 492	1.29 527	1.41 484	1.77 519	1.56 501	1.69 493	1.74 505	1.41 505	2.50 536	2.16 521	0.28 429	0.21 410	0.23 372	0.25 431	0.39 471	0.41 477

SPS-STEREO	1.29 506	0.94 516	1.10 469	1.05 525	1.03 528	1.48 499	0.91 500	1.57 509	1.24 469	2.13 523	1.90 503	1.94 513	1.46 508	1.77 512	1.64 504	0.97 530	0.94 550	0.90 526	0.89 536	0.96 525	0.97 530
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 508	0.96 517	1.33 492	0.90 517	0.92 518	1.15 475	1.05 511	1.49 496	1.62 512	1.63 504	2.51 519	2.31 521	1.62 515	2.16 528	1.42 493	0.81 525	0.73 533	0.79 523	1.02 541	0.73 516	0.97 530
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 509	0.70 497	1.42 500	0.78 513	0.65 507	1.68 513	0.91 500	2.12 532	3.01 540	2.25 528	2.35 516	1.90 511	1.99 529	1.98 521	2.14 519	0.40 493	0.38 503	0.49 508	0.37 486	0.51 500	0.67 517

test_sample8	1.36 510	0.37 412	0.83 419	0.39 152	0.31 351	0.72 373	0.49 400	1.19 412	0.79 267	1.51 498	0.96 323	3.29 536	1.64 516	1.29 474	2.03 516	0.42 496	9.50 569	0.40 488	0.41 499	0.36 459	0.35 452

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 511	0.91 515	2.11 526	0.89 516	0.57 497	4.27 550	1.79 547	1.55 503	2.00 525	1.64 505	1.85 501	1.83 508	1.44 507	1.89 519	1.49 499	0.49 506	0.40 510	0.56 514	0.58 523	0.75 517	0.52 510

MeshStereo	1.38 511	0.45 450	0.58 318	0.45 327	0.35 406	1.63 509	0.60 448	2.07 529	1.43 496	4.49 553	3.32 537	4.67 544	2.08 531	2.08 525	1.32 489	0.36 479	0.36 501	0.37 479	0.32 472	0.32 438	0.34 449
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
AAGNet	1.40 513	0.20 128	0.52 270	0.45 327	0.26 234	0.29 82	0.29 135	0.67 171	0.71 226	0.97 415	0.86 276	0.66 275	0.60 319	0.66 261	19.98 566	0.17 226	0.11 105	0.19 258	0.15 188	0.20 310	0.13 104

RainbowNet	1.42 514	1.53 538	1.31 490	1.93 541	1.46 535	1.52 504	1.03 510	1.67 518	1.55 505	1.23 481	1.59 487	1.54 497	1.21 492	1.40 486	1.03 461	1.70 543	0.70 532	1.82 538	0.80 533	2.11 540	1.22 538

ACVNet-4b	1.43 515	1.34 532	1.28 486	1.95 542	1.60 537	1.93 521	0.77 484	1.59 511	1.64 514	1.05 443	1.60 488	2.10 518	0.92 460	1.79 514	0.84 420	1.76 545	0.35 499	2.03 544	0.67 527	2.16 541	1.18 537

FCDSN-DC	1.43 515	0.57 484	0.69 375	0.74 509	0.59 499	1.42 495	0.65 458	1.40 482	1.41 493	3.31 548	4.42 551	4.57 543	3.01 545	1.70 509	1.19 482	0.46 500	0.42 514	0.48 505	0.47 509	0.51 500	0.51 508
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 517	0.82 507	6.28 549	0.48 380	0.40 433	0.73 377	0.83 494	0.95 319	2.77 538	3.48 550	1.95 504	1.64 503	2.12 532	1.42 490	3.84 540	0.21 335	0.19 393	0.21 338	0.21 369	0.43 481	0.42 480

SGM+DAISY	1.52 518	0.99 519	1.61 513	1.01 521	1.02 527	1.86 520	1.19 521	1.49 496	1.38 491	2.96 542	3.00 531	2.79 528	1.94 525	1.88 517	1.62 503	0.98 532	0.97 552	0.91 528	0.91 537	0.94 524	0.99 532

ACVNet_1	1.55 519	1.36 533	1.35 494	1.96 543	1.63 538	1.83 519	0.96 507	2.09 530	1.85 521	1.43 496	1.54 482	2.31 521	1.68 519	1.42 490	1.18 480	1.76 545	0.51 525	2.05 546	0.59 524	2.24 544	1.30 542

ADCS	1.60 520	0.70 497	4.02 540	0.61 479	0.53 487	1.31 488	1.11 514	1.71 520	1.86 522	1.97 521	1.68 491	1.51 494	1.46 508	2.07 524	9.20 555	0.34 470	0.32 489	0.33 466	0.36 484	0.45 485	0.46 495

AnyNet_C01	1.63 521	1.16 526	7.38 550	0.65 491	0.56 492	2.25 526	1.53 536	1.53 501	1.46 500	1.71 511	1.95 504	1.83 508	1.41 505	2.48 534	4.42 544	0.33 462	0.32 489	0.32 461	0.34 480	0.45 485	0.50 504

DispFullNet	1.64 522	2.64 557	3.14 534	2.57 551	1.78 543	1.32 489	0.55 429	1.42 489	1.45 498	1.89 517	1.48 478	1.55 498	2.35 537	2.08 525	1.12 477	0.60 518	0.19 393	2.33 549	0.73 530	2.35 545	1.30 542

FC-DCNN	1.67 523	0.53 468	0.68 366	0.62 483	0.49 477	1.62 508	0.71 468	1.77 524	1.55 505	4.73 556	4.66 553	5.82 552	3.94 551	2.13 527	1.42 493	0.47 503	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 491	0.47 497

FC-DCNN v2	1.74 524	0.53 468	0.68 366	0.62 483	0.49 477	1.67 512	0.71 468	1.85 526	1.57 507	4.84 557	5.01 555	6.42 556	3.92 550	2.24 530	1.43 495	0.47 503	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 491	0.47 497

ACVNet_2	1.74 524	1.30 531	1.62 514	1.81 538	1.63 538	2.28 527	1.34 530	2.35 535	2.64 536	1.82 514	2.55 520	2.99 530	1.71 520	1.67 507	1.20 483	1.48 540	0.59 529	1.81 537	0.71 529	2.09 539	1.29 541

ELAS_RVC	1.76 526	0.64 493	1.20 477	0.74 509	0.59 499	2.18 525	2.53 555	2.10 531	2.85 539	3.46 549	3.41 540	3.12 533	4.11 552	2.69 539	2.53 529	0.54 514	0.47 522	0.51 512	0.48 513	0.55 507	0.55 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 527	0.64 493	1.10 469	0.72 507	0.58 498	3.37 545	1.76 545	2.54 537	2.57 534	3.77 551	3.96 546	2.83 529	3.44 548	2.34 533	2.73 531	0.53 511	0.47 522	0.50 510	0.48 513	0.55 507	0.55 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 528	1.24 528	1.52 504	1.28 531	1.06 531	2.92 540	1.64 541	3.32 544	3.05 542	2.28 529	3.32 537	3.19 535	2.38 538	3.39 543	2.49 528	1.02 533	0.92 546	1.06 530	1.04 543	1.05 527	0.99 532

IMH-64-1	1.96 528	1.64 543	1.26 482	2.26 547	1.91 546	2.30 528	1.35 531	2.99 540	2.29 528	1.70 509	2.79 528	2.47 524	1.66 517	2.33 531	1.95 511	2.07 548	0.74 535	2.44 550	1.04 543	2.40 546	1.59 548

IMH-64	1.96 528	1.64 543	1.26 482	2.26 547	1.91 546	2.30 528	1.35 531	2.99 540	2.29 528	1.70 509	2.79 528	2.47 524	1.66 517	2.33 531	1.95 511	2.07 548	0.74 535	2.44 550	1.04 543	2.40 546	1.59 548

RTS	2.03 531	1.03 523	11.50 556	0.68 498	0.63 505	2.71 532	1.56 538	1.55 503	2.32 530	1.93 518	2.57 521	1.32 465	1.32 499	5.20 553	4.30 542	0.31 450	0.23 428	0.29 444	0.30 460	0.41 475	0.40 472

RTSA	2.03 531	1.03 523	11.50 556	0.68 498	0.63 505	2.71 532	1.56 538	1.55 503	2.32 530	1.93 518	2.57 521	1.32 465	1.32 499	5.20 553	4.30 542	0.31 450	0.23 428	0.29 444	0.30 460	0.41 475	0.40 472

PWCK	2.06 533	1.75 546	4.11 542	1.69 536	0.93 519	3.13 543	2.86 557	2.18 533	2.41 533	2.38 530	2.33 513	2.22 519	1.85 524	3.52 545	2.20 522	1.65 542	0.73 533	1.52 535	0.83 535	1.81 532	1.02 535

Dean	2.07 534	1.39 534	1.69 519	2.17 545	1.83 545	2.75 535	1.28 526	3.49 548	3.80 548	2.13 523	3.30 536	3.18 534	1.98 528	1.78 513	1.72 506	1.73 544	0.79 543	1.99 540	0.91 537	2.17 542	1.34 545

WAO-6	2.11 535	1.52 537	1.25 481	1.73 537	1.69 542	2.72 534	1.62 540	3.15 542	3.64 545	2.01 522	3.28 535	3.52 541	2.20 536	2.59 537	2.48 527	1.31 539	0.92 546	2.04 545	1.22 552	1.89 535	1.35 546

IMH	2.15 536	1.66 545	1.29 487	2.25 546	1.92 548	2.87 538	1.33 529	3.25 543	3.04 541	1.87 516	3.33 539	3.00 531	2.03 530	2.80 540	1.95 511	2.09 550	0.78 540	2.45 552	1.05 546	2.44 548	1.62 550

LVE	2.20 537	1.47 536	1.44 502	2.06 544	1.80 544	2.79 537	1.77 546	2.96 539	3.94 550	1.95 520	4.29 550	3.47 540	1.97 526	2.48 534	1.85 509	2.06 547	0.88 544	2.06 547	1.13 548	2.17 542	1.53 547

MADNet+	2.28 538	2.56 554	10.82 554	1.25 530	0.96 522	2.77 536	1.44 535	2.34 534	1.76 518	1.36 491	1.78 498	1.84 510	1.74 521	6.33 556	4.57 545	0.67 520	0.66 531	0.59 517	0.54 522	0.84 519	0.81 524

KSHMR	2.64 539	1.96 549	1.86 522	2.69 555	2.44 553	2.88 539	2.04 551	3.46 547	6.31 554	2.51 534	3.27 534	3.39 539	1.97 526	2.59 537	2.08 518	2.48 555	1.41 556	2.80 559	1.51 555	2.98 554	2.09 553

notaker	2.87 540	2.31 553	2.01 524	3.03 557	2.60 558	2.94 541	1.82 548	3.43 546	3.06 543	2.89 538	4.21 549	6.15 555	2.71 540	3.42 544	2.90 532	2.67 558	1.18 554	3.00 560	1.67 556	3.13 555	2.26 555

WAO-8	3.00 541	1.60 540	1.52 504	1.82 539	1.65 540	5.57 552	1.35 531	4.65 555	12.37 560	2.89 538	4.04 547	4.89 547	2.78 541	3.73 547	2.44 524	1.29 537	0.93 548	2.00 541	1.16 550	2.02 537	1.23 539

Venus	3.00 541	1.60 540	1.52 504	1.82 539	1.65 540	5.57 552	1.35 531	4.65 555	12.37 560	2.89 538	4.04 547	4.89 547	2.78 541	3.73 547	2.44 524	1.29 537	0.93 548	2.00 541	1.16 550	2.02 537	1.23 539

JetBlue	3.02 543	1.39 534	7.91 551	1.17 528	1.49 536	8.53 556	7.94 560	2.82 538	1.98 524	2.15 527	2.69 526	3.32 538	3.01 545	6.66 557	3.81 539	0.79 523	0.78 540	0.75 521	0.76 532	1.04 526	1.33 544

ktn	3.02 543	2.27 552	1.85 521	2.89 556	2.54 557	3.72 546	2.14 552	3.79 551	5.33 552	2.82 537	5.09 556	5.95 553	2.54 539	3.34 542	2.58 530	2.65 557	1.44 557	2.78 558	2.03 558	2.61 551	2.10 554

U	3.17 545	0.17 40	0.35 74	0.41 216	0.71 513	57.93 580	0.20 18	0.43 53	0.39 86	0.26 27	0.23 16	0.23 32	0.22 44	0.26 1	0.22 20	0.16 189	0.10 44	0.74 520	0.13 134	0.13 69	0.11 29

TorneroNet-64	3.54 546	1.89 547	1.59 509	2.62 554	2.29 551	6.88 555	1.72 544	4.72 557	11.88 558	2.43 532	5.46 559	8.16 558	2.80 543	4.13 551	3.03 533	2.25 553	0.75 537	2.57 554	1.09 547	2.65 552	1.84 552

UNDER WATER	3.63 547	2.12 551	4.11 542	3.17 558	2.51 555	3.77 548	2.45 554	3.53 549	13.66 563	2.98 543	2.92 530	5.75 551	4.13 553	3.85 549	3.75 538	2.84 559	1.11 553	2.71 557	1.41 553	3.26 557	2.50 557

UNDER WATER-64	3.72 548	2.07 550	4.57 544	3.30 560	2.52 556	5.61 554	2.63 556	3.67 550	12.27 559	3.09 545	2.66 525	5.99 554	4.74 555	3.93 550	3.57 536	2.54 556	1.24 555	2.65 555	1.48 554	3.21 556	2.62 558

MADNet++	4.18 549	2.72 559	4.00 539	3.80 562	3.44 561	4.72 551	4.05 559	4.01 552	3.74 546	4.52 554	5.14 557	4.20 542	4.89 556	7.04 559	6.39 549	3.79 561	3.70 562	3.27 562	2.70 561	3.68 559	3.74 562

xyz-stereo	4.31 550	0.17 40	61.72 579	0.35 64	0.16 2	13.86 564	0.38 284	0.61 128	0.69 215	1.05 443	3.09 532	0.77 333	0.88 451	1.24 466	0.46 291	0.13 51	0.10 44	0.16 141	0.12 98	0.13 69	0.11 29

TorneroNet	4.49 551	1.92 548	1.65 517	2.60 553	2.29 551	14.95 565	1.86 549	4.86 558	19.56 574	3.10 546	7.52 561	7.00 557	2.90 544	4.48 552	3.66 537	2.24 552	0.78 540	2.68 556	1.14 549	2.79 553	1.80 551

MANE	4.73 552	0.54 475	0.77 403	0.69 501	0.60 502	10.35 558	1.67 542	8.68 561	12.66 562	6.90 561	9.43 562	11.59 562	10.59 560	8.26 561	8.41 553	0.51 509	0.45 519	0.48 505	1.02 541	0.50 497	0.50 504

SGM-ForestM	4.73 552	0.34 397	1.05 466	0.46 352	0.28 292	10.26 557	3.48 558	4.52 553	5.16 551	8.68 562	7.48 560	18.87 570	10.80 561	11.26 564	10.01 557	0.32 455	0.34 497	0.32 461	0.32 472	0.29 420	0.30 426

LSM	4.83 554	0.83 510	11.23 555	0.76 512	56.73 576	1.10 465	1.18 520	1.35 472	1.70 517	2.13 523	2.34 514	1.34 473	1.19 491	1.52 499	1.23 484	0.34 470	0.50 524	0.39 485	0.47 509	0.51 500	9.82 565

LE_ROB	4.86 555	0.27 327	9.43 552	0.45 327	0.24 167	1.61 507	0.96 507	2.05 528	17.75 570	16.36 572	4.84 554	5.17 549	19.48 572	2.05 522	15.49 563	0.17 226	0.15 302	0.16 141	0.16 216	0.20 310	0.19 280

DPSimNet_ROB	5.19 556	2.71 558	18.56 560	2.59 552	2.49 554	4.25 549	10.93 562	3.33 545	3.93 549	5.02 558	4.52 552	5.74 550	10.18 558	5.44 555	8.79 554	2.40 554	2.47 559	2.48 553	2.54 559	2.56 550	2.87 559

JetRed	5.38 557	6.17 562	12.68 559	2.38 549	2.85 559	12.60 562	11.17 563	4.60 554	3.74 546	3.87 552	3.85 543	4.83 545	4.13 553	6.81 558	12.18 560	2.18 551	2.95 561	2.19 548	1.98 557	3.49 558	3.01 560

tt	6.21 558	0.22 191	5.88 548	3.55 561	2.07 549	11.25 561	19.19 565	11.84 564	5.47 553	2.71 536	2.18 511	4.87 546	6.25 557	3.71 546	7.09 551	8.31 567	11.17 571	4.91 564	5.39 566	5.72 562	2.42 556

coex-ft	6.50 559	1.57 539	87.99 580	0.49 390	0.38 422	1.41 494	1.21 522	1.21 422	7.96 556	12.14 564	2.78 527	2.74 527	3.83 549	1.30 480	3.19 534	0.24 391	0.23 428	0.27 425	0.24 418	0.48 491	0.40 472

HanzoNet	6.97 560	2.57 555	4.66 545	3.29 559	2.96 560	3.75 547	2.35 553	5.08 559	7.11 555	14.46 571	13.06 564	17.69 568	22.95 574	13.72 565	6.61 550	4.36 562	1.96 558	3.14 561	2.59 560	3.88 561	3.19 561

TCMNet-wrong-test	9.08 561	10.58 565	9.58 553	19.64 567	17.64 566	12.69 563	8.93 561	13.77 567	2.58 535	4.67 555	5.19 558	14.57 564	11.02 562	7.21 560	9.81 556	5.58 566	0.89 545	3.76 563	3.10 562	10.41 566	10.02 566

EDNetEfficientorigin	9.96 562	1.17 527	175.17 581	0.49 390	0.37 416	1.13 472	0.74 480	1.27 447	2.70 537	3.16 547	2.49 518	2.28 520	2.15 533	1.88 517	2.27 523	0.21 335	0.19 393	0.25 399	0.20 350	0.54 505	0.53 512

DGTPSM_ROB	12.12 563	8.03 563	21.12 562	8.97 564	16.81 564	10.68 559	30.77 569	9.14 562	15.23 565	6.55 559	15.49 571	9.02 559	15.13 564	9.26 562	21.71 568	4.58 563	8.60 564	5.07 565	9.26 567	5.88 563	11.06 567

DPSMNet_ROB	12.13 564	8.03 563	21.13 563	9.02 565	16.82 565	10.68 559	30.78 570	9.15 563	15.24 566	6.56 560	15.50 572	9.02 559	15.13 564	9.28 563	21.71 568	4.59 564	8.60 564	5.08 566	9.26 567	5.89 564	11.06 567

USTest	12.98 565	14.10 566	19.89 561	16.19 566	14.95 563	20.69 567	31.85 571	16.52 568	10.99 557	8.83 563	9.55 563	13.88 563	10.36 559	16.06 566	21.35 567	3.19 560	4.82 563	5.08 566	5.36 565	8.77 565	7.20 564

BEATNet-Init1	15.65 566	1.62 542	54.26 578	0.75 511	0.56 492	37.03 576	13.39 564	13.20 565	14.59 564	29.41 577	29.29 577	47.69 580	21.87 573	26.91 575	19.58 565	0.43 499	0.39 507	0.47 501	0.47 509	0.52 503	0.52 510

DPSM_ROB	17.80 567	18.60 568	24.24 569	20.89 569	19.49 567	25.83 569	36.10 573	21.62 574	16.41 568	13.46 566	14.26 569	19.11 571	16.15 567	20.74 568	25.59 571	9.37 569	9.23 567	9.47 569	9.81 569	13.47 567	12.09 570

DPSM	17.80 567	18.60 568	24.24 569	20.89 569	19.49 567	25.83 569	36.10 573	21.62 574	16.41 568	13.46 566	14.26 569	19.11 571	16.15 567	20.74 568	25.59 571	9.37 569	9.23 567	9.47 569	9.81 569	13.47 567	12.09 570

DLNR_Zeroshot_test	20.12 569	36.36 575	38.38 572	170.13 581	62.28 577	0.22 11	0.20 18	13.43 566	0.40 100	0.45 129	0.66 181	0.42 136	0.21 35	0.64 241	0.32 165	5.57 565	0.10 44	0.15 116	0.11 73	72.31 580	0.13 104

LRCNet_RVC	21.27 570	31.14 574	21.46 564	28.97 572	23.77 570	3.11 542	0.62 452	20.94 572	1.64 514	25.57 573	28.13 573	21.96 573	14.74 563	21.99 574	16.44 564	29.16 578	14.92 572	33.57 574	31.28 574	29.67 576	26.33 574

HaxPig	31.93 571	37.19 576	34.22 571	24.41 571	24.94 571	18.53 566	20.18 566	21.15 573	28.84 576	35.74 578	38.86 578	26.18 574	28.75 576	33.85 576	34.15 576	35.89 579	38.80 579	37.79 575	40.52 575	39.33 577	39.33 579

Anonymous_1	33.12 572	18.23 567	23.86 565	20.53 568	21.18 569	25.45 568	35.84 572	22.44 576	15.68 567	13.41 565	13.70 568	18.00 569	15.15 566	20.31 567	24.47 570	14.56 574	8.84 566	66.24 578	117.79 578	155.41 581	11.40 569

CasAABBNet	35.77 573	37.38 577	48.59 576	42.20 575	39.23 574	51.95 577	72.92 580	43.36 579	33.03 579	26.93 574	28.31 574	38.43 577	32.32 577	41.58 579	51.50 580	18.71 575	18.58 574	19.11 572	19.75 572	27.11 570	24.33 572

Selective-RAFT-Error	35.87 574	37.42 578	48.73 577	42.24 576	39.28 575	52.00 578	72.87 579	43.41 580	32.95 578	26.97 575	28.72 575	38.71 579	33.15 579	41.59 580	51.42 579	18.77 576	18.60 575	19.14 573	19.78 573	27.19 571	24.42 573

xxxxx1	36.77 575	19.69 570	24.00 566	62.46 578	66.77 578	27.30 572	39.89 575	20.40 569	18.80 571	14.18 568	13.11 565	17.29 565	17.30 569	21.62 571	27.81 573	13.61 571	18.98 576	111.36 579	133.25 579	28.84 573	38.64 576

tt_ll	36.77 575	19.69 570	24.00 566	62.46 578	66.77 578	27.30 572	39.89 575	20.40 569	18.80 571	14.18 568	13.11 565	17.29 565	17.30 569	21.62 571	27.81 573	13.61 571	18.98 576	111.36 579	133.25 579	28.84 573	38.64 576

ff	36.77 575	19.69 570	24.00 566	62.46 578	66.77 578	27.30 572	39.89 575	20.40 569	18.80 571	14.18 568	13.11 565	17.29 565	17.30 569	21.62 571	27.81 573	13.61 571	18.98 576	111.36 579	133.25 579	28.84 573	38.64 576

MEDIAN_ROB	37.35 578	40.72 581	40.37 574	32.26 573	31.80 572	27.29 571	25.02 567	29.47 577	33.43 580	41.99 580	41.60 580	33.48 575	34.37 580	39.66 578	36.94 577	43.49 581	43.96 581	44.07 577	43.35 577	41.32 579	42.43 581

AVERAGE_ROB	37.53 579	40.05 580	40.01 573	34.74 574	33.76 573	28.46 575	25.14 568	32.31 578	34.08 581	41.20 579	40.52 579	34.51 576	34.78 581	39.11 577	37.48 578	42.68 580	43.32 580	43.80 576	42.99 576	40.42 578	41.31 580

LSM0	38.96 580	37.52 579	48.37 575	43.79 577	91.31 581	52.31 579	72.38 578	43.71 581	32.75 577	27.16 576	28.73 576	38.51 578	32.63 578	41.75 581	51.59 581	18.85 577	18.43 573	19.09 571	19.60 571	27.21 572	33.44 575

PML	40.49 581	30.31 573	12.46 558	7.19 563	14.30 562	91.44 581	212.44 582	7.73 560	23.24 575	74.44 581	185.05 582	49.81 581	25.78 575	21.34 570	12.84 561	8.71 568	2.93 560	8.43 568	3.24 563	13.77 569	4.45 563

test_example2	176.82 582	204.75 582	198.54 582	188.58 582	191.23 582	151.28 582	169.77 581	97.63 582	125.81 582	179.94 582	183.74 581	158.20 582	139.14 582	192.16 582	198.12 582	203.48 582	236.37 582	163.71 582	173.22 582	217.79 582	162.95 582

ccccc		430.66 583		506.24 583	500.20 583	349.93 583		384.19 583		330.97 583		370.48 583		498.75 583		557.84 583	430.47 583	334.14 583	290.91 583	547.74 583

Low-res two-view benchmark