Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.22 14	0.19 91	0.31 35	0.32 24	0.18 21	0.24 23	0.23 60	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 10	0.10 3

asd	0.22 14	0.18 62	0.31 35	0.32 24	0.18 21	0.26 44	0.22 45	0.37 28	0.25 17	0.32 59	0.23 16	0.19 13	0.23 51	0.46 92	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

qwe	0.23 29	0.18 62	0.30 29	0.31 8	0.18 21	0.29 82	0.22 45	0.39 32	0.33 49	0.37 85	0.30 51	0.20 18	0.22 44	0.45 84	0.22 20	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

2.25w	0.23 29	0.19 91	0.35 72	0.31 8	0.18 21	0.30 92	0.18 9	0.34 19	0.32 43	0.33 63	0.37 79	0.20 18	0.25 65	0.47 103	0.25 53	0.10 5	0.09 17	0.11 1	0.10 43	0.10 1	0.12 60

4.25_new	0.22 14	0.22 189	0.34 57	0.32 24	0.19 42	0.31 107	0.28 118	0.33 11	0.25 17	0.30 49	0.28 36	0.21 22	0.26 81	0.35 28	0.25 53	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.5w_new	0.22 14	0.22 189	0.34 57	0.32 24	0.19 42	0.31 107	0.28 118	0.33 11	0.25 17	0.30 49	0.28 36	0.21 22	0.26 81	0.35 28	0.25 53	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4.25w-stereo	0.22 14	0.22 189	0.34 57	0.32 24	0.19 42	0.31 107	0.28 118	0.33 11	0.25 17	0.30 49	0.28 36	0.21 22	0.26 81	0.35 28	0.25 53	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

4w-stereo	0.22 14	0.19 91	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	0.28 104	0.42 67	0.23 32	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.11 10	0.10 3

2.5w	0.22 14	0.18 62	0.34 57	0.32 24	0.18 21	0.31 107	0.27 103	0.33 11	0.24 15	0.29 42	0.35 75	0.18 7	0.19 19	0.41 60	0.21 14	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.10 3

2.75w_new	0.22 14	0.18 62	0.30 29	0.29 3	0.18 21	0.23 18	0.33 203	0.37 28	0.29 28	0.36 81	0.27 30	0.18 7	0.25 65	0.37 38	0.24 44	0.11 20	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.10 1	0.10 3

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

3.75w	0.23 29	0.17 40	0.33 49	0.32 24	0.19 42	0.42 211	0.24 66	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 43	0.11 10	0.10 3

3.5w_stereo	0.23 29	0.18 62	0.31 35	0.31 8	0.18 21	0.27 57	0.22 45	0.39 32	0.30 35	0.33 63	0.27 30	0.24 38	0.29 122	0.52 134	0.25 53	0.09 1	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

3w_stereo	0.25 42	0.20 126	0.40 125	0.33 40	0.17 10	0.32 124	0.41 333	0.42 47	0.39 84	0.33 63	0.28 36	0.16 2	0.29 122	0.35 28	0.22 20	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.12 60

2w_stereo	0.23 29	0.19 91	0.33 49	0.33 40	0.17 10	0.28 71	0.37 264	0.40 40	0.36 66	0.33 63	0.33 63	0.17 4	0.21 35	0.30 6	0.23 32	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.10 43	0.12 33	0.11 29

1w_stereo	0.25 42	0.15 13	0.31 35	0.35 62	0.18 21	0.32 124	0.41 333	0.41 43	0.44 123	0.32 59	0.39 85	0.17 4	0.27 90	0.46 92	0.24 44	0.10 5	0.08 1	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.10 3

monsters	0.22 14	0.14 3	0.28 15	0.32 24	0.19 42	0.24 23	0.19 14	0.46 63	0.34 54	0.37 85	0.30 51	0.16 2	0.20 29	0.45 84	0.20 5	0.12 27	0.09 17	0.11 1	0.09 5	0.11 10	0.11 29

MonSter	0.20 7	0.14 3	0.27 12	0.31 8	0.16 2	0.22 11	0.21 35	0.39 32	0.34 54	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 10	0.10 3

LoS_RVC	0.28 70	0.17 40	0.29 23	0.33 40	0.32 374	0.43 216	0.34 215	0.42 47	0.34 54	0.33 63	0.51 126	0.29 52	0.38 192	0.37 38	0.28 111	0.11 20	0.10 42	0.11 1	0.08 1	0.11 10	0.26 393

4.5_new	0.21 11	0.20 126	0.31 35	0.31 8	0.18 21	0.24 23	0.26 90	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 21	0.11 71	0.14 109	0.10 3

4.5w-stereo	0.21 11	0.20 126	0.31 35	0.31 8	0.18 21	0.24 23	0.26 90	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 21	0.11 71	0.14 109	0.10 3

monsterstereo	0.23 29	0.15 13	0.28 15	0.35 62	0.19 42	0.22 11	0.20 18	0.38 30	0.37 74	0.34 75	0.40 87	0.19 13	0.19 19	0.46 92	0.22 20	0.11 20	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.09 1

IGEV	0.21 11	0.13 1	0.25 1	0.31 8	0.20 64	0.22 11	0.19 14	0.42 47	0.30 35	0.22 14	0.34 70	0.20 18	0.15 4	0.32 12	0.19 1	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.10 1	0.10 3

111111	0.22 14	0.15 13	0.29 23	0.37 107	0.23 125	0.21 10	0.19 14	0.46 63	0.29 28	0.20 8	0.20 12	0.29 52	0.14 1	0.44 78	0.22 20	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.12 33	0.12 60

LG-Stereo_L1	0.18 1	0.14 3	0.29 23	0.31 8	0.21 81	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 49	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

MLG-Stereo_test3	0.20 7	0.14 3	0.28 15	0.33 40	0.17 10	0.38 174	0.18 9	0.32 9	0.22 11	0.25 21	0.16 6	0.25 42	0.17 10	0.32 12	0.21 14	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

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 49	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.10 3

GREAT-IGEV	0.23 29	0.15 13	0.33 49	0.30 6	0.23 125	0.20 6	0.26 90	0.35 22	0.34 54	0.21 10	0.31 54	0.22 28	0.21 35	0.50 125	0.22 20	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.12 60

Reg-Stereo(zero)	0.31 101	0.17 40	0.30 29	0.35 62	0.19 42	0.33 136	0.21 35	0.64 148	0.72 226	0.52 150	0.52 133	0.51 182	0.29 122	0.48 111	0.27 92	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 33	0.13 102

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 42	0.32 382	0.25 1	0.52 428	0.20 64	0.29 82	0.22 45	0.44 54	0.38 79	0.27 34	0.25 24	0.24 38	0.29 122	0.46 92	0.23 32	0.14 77	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.14 109	0.11 29

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 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

StereoAnything_RVC	0.22 14	0.85 510	0.41 134	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	0.16 187	0.09 17	0.12 21	0.09 5	0.16 200	0.10 3

DEFOM-Stereo	0.23 29	0.16 29	0.29 23	0.34 46	0.20 64	0.59 307	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 27	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.12 60

dual_stereo	0.20 7	0.15 13	0.27 12	0.32 24	0.17 10	0.16 2	0.20 18	0.30 6	0.21 9	0.24 19	0.20 12	0.25 42	0.14 1	0.55 149	0.25 53	0.14 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.10 1	0.10 3

IGEV-Stereo++	0.22 14	0.16 29	0.29 23	0.38 126	0.20 64	0.22 11	0.18 9	0.44 54	0.36 66	0.23 16	0.29 44	0.24 38	0.17 10	0.28 4	0.23 32	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.12 33	0.11 29

Pointernet	0.27 60	0.15 13	0.35 72	0.36 89	0.23 125	0.35 148	0.21 35	0.74 234	0.41 104	0.39 98	0.37 79	0.34 81	0.25 65	0.37 38	0.27 92	0.15 144	0.11 103	0.12 21	0.09 5	0.11 10	0.11 29

IGEV-Stereo+	0.25 42	0.15 13	0.28 15	0.32 24	0.19 42	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 77	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.15 152	1.09 534

WCG-NET（raft）	0.31 101	0.16 29	0.39 113	0.33 40	0.19 42	0.35 148	0.27 103	0.54 94	0.79 265	0.45 127	0.55 149	0.47 165	0.27 90	0.56 159	0.28 111	0.13 49	0.10 42	0.12 21	0.11 71	0.12 33	0.12 60

trnet	0.28 70	0.15 13	0.25 1	0.29 3	0.16 2	0.38 174	0.23 60	0.53 88	0.77 254	0.43 123	0.52 133	0.34 81	0.28 104	0.39 48	0.27 92	0.15 144	0.11 103	0.12 21	0.08 1	0.11 10	0.11 29

MoCha-V2	0.26 52	0.16 29	0.30 29	0.41 214	0.18 21	0.27 57	0.26 90	0.57 109	0.28 26	0.37 85	0.27 30	0.33 76	0.34 164	0.56 159	0.23 32	0.12 27	0.10 42	0.12 21	0.10 43	0.13 67	0.13 102

CAS	0.37 158	0.13 1	0.27 12	1.34 530	0.31 349	0.46 236	0.38 282	0.50 75	0.48 142	0.35 78	0.52 133	0.24 38	0.19 19	0.30 6	0.28 111	1.03 532	0.08 1	0.12 21	0.08 1	0.12 33	0.28 413

CES	0.29 77	0.15 13	0.25 1	0.31 8	0.71 511	0.36 156	0.27 103	0.51 79	0.47 140	0.34 75	0.48 111	0.27 48	0.23 51	0.40 56	0.24 44	0.13 49	0.11 103	0.12 21	0.08 1	0.13 67	0.32 436

XX-TBD	0.32 107	0.53 466	0.26 7	0.53 437	0.21 81	0.38 174	0.24 66	0.41 43	0.77 254	0.55 162	0.70 192	0.31 60	0.26 81	0.33 19	0.28 111	0.16 187	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.11 29

CREStereo	0.28 70	0.16 29	0.25 1	0.28 1	0.17 10	0.38 174	0.25 78	0.52 82	0.76 251	0.43 123	0.51 126	0.32 68	0.28 104	0.39 48	0.27 92	0.16 187	0.11 103	0.12 21	0.09 5	0.12 33	0.12 60
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
PMTNet	0.33 115	0.17 40	0.26 7	0.29 3	0.18 21	0.44 226	0.22 45	0.57 109	0.66 198	0.46 133	0.54 143	0.38 107	0.34 164	0.50 125	0.25 53	0.75 520	0.10 42	0.12 21	0.09 5	0.13 67	0.12 60

pmcnn	1.27 502	0.31 379	1.14 472	0.41 214	0.23 125	0.97 436	0.71 466	1.23 431	1.32 483	1.83 513	2.34 512	11.25 559	0.89 452	1.04 439	0.96 445	0.15 144	0.12 169	0.12 21	0.10 43	0.15 152	0.16 200

depthmonostereo	0.30 87	0.15 13	0.36 85	0.35 62	0.18 21	0.45 233	0.27 103	0.71 204	0.57 169	0.36 81	0.43 94	0.34 81	0.40 212	0.36 35	0.27 92	0.14 77	0.12 169	0.13 48	0.12 96	0.11 10	0.12 60

DilatedVolume-Stereo	0.31 101	0.16 29	0.38 105	0.34 46	0.21 81	0.54 271	0.25 78	0.58 112	0.43 118	0.59 172	0.50 118	0.37 100	0.32 151	0.50 125	0.29 129	0.13 49	0.12 169	0.13 48	0.11 71	0.11 10	0.12 60

LG-Stereo_L2	0.19 6	0.14 3	0.30 29	0.31 8	0.20 64	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 49	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.09 1

MLG-Stereo_test1	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 46	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 27	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

MLG-Stereo	0.18 1	0.14 3	0.28 15	0.34 46	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 20	0.09 17	0.13 48	0.09 5	0.10 1	0.10 3

LG-G_1	0.22 14	0.14 3	0.31 35	0.34 46	0.16 2	0.52 259	0.17 2	0.36 23	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 45	0.19 19	0.37 38	0.20 5	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LG-G	0.22 14	0.14 3	0.31 35	0.34 46	0.16 2	0.52 259	0.17 2	0.36 23	0.20 6	0.21 10	0.22 14	0.26 45	0.19 19	0.37 38	0.20 5	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.09 5	0.11 10	0.11 29

LGtest1	0.20 7	0.15 13	0.30 29	0.35 62	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	0.15 144	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.11 29

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 37	0.17 40	0.34 57	0.40 187	0.21 81	0.18 3	0.21 35	0.36 23	0.27 25	0.30 49	0.52 133	0.28 51	0.28 104	0.27 2	0.24 44	0.14 77	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.14 109	0.14 130

SGD-Stereo	0.22 14	0.16 29	0.28 15	0.32 24	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 92	0.16 187	0.09 17	0.13 48	0.11 71	0.13 67	0.11 29

SCV_C0	0.28 70	0.20 126	0.40 125	0.36 89	0.25 195	0.23 18	0.28 118	0.60 118	0.41 104	0.31 55	0.36 76	0.37 100	0.20 29	0.61 199	0.23 32	0.13 49	0.11 103	0.13 48	0.11 71	0.16 200	0.13 102

AIO_rvc	0.24 37	0.17 40	0.37 95	0.35 62	0.20 64	0.26 44	0.33 203	0.45 57	0.23 13	0.26 27	0.25 24	0.33 76	0.15 4	0.55 149	0.24 44	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.11 29

HUF	0.25 42	0.17 40	0.38 105	0.33 40	0.19 42	0.25 41	0.39 300	0.53 88	0.36 66	0.26 27	0.23 16	0.33 76	0.27 90	0.36 35	0.25 53	0.14 77	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.12 60

AIO_test	0.24 37	0.17 40	0.33 49	0.35 62	0.21 81	0.31 107	0.38 282	0.45 57	0.26 22	0.26 27	0.28 36	0.32 68	0.21 35	0.40 56	0.26 70	0.13 49	0.10 42	0.13 48	0.11 71	0.13 67	0.11 29

IGEV-RUCA	0.26 52	0.16 29	0.36 85	0.40 187	0.27 267	0.32 124	0.20 18	0.39 32	0.36 66	0.27 34	0.31 54	0.25 42	0.21 35	0.50 125	0.24 44	0.20 317	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.17 226	0.16 200

castereo	0.29 77	0.17 40	0.34 57	0.36 89	0.21 81	0.40 190	0.41 333	0.52 82	0.67 204	0.27 34	0.41 90	0.37 100	0.36 178	0.34 24	0.25 53	0.13 49	0.09 17	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.10 3

GIP-stereo	0.25 42	0.19 91	0.32 45	0.38 126	0.25 195	0.26 44	0.20 18	0.50 75	0.41 104	0.25 21	0.39 85	0.35 89	0.20 29	0.33 19	0.22 20	0.16 187	0.11 103	0.13 48	0.10 43	0.12 33	0.12 60

WCG-NET	0.29 77	0.15 13	0.35 72	0.34 46	0.19 42	0.32 124	0.27 103	0.42 47	0.82 296	0.46 133	0.49 116	0.39 115	0.25 65	0.42 67	0.27 92	0.12 27	0.09 17	0.13 48	0.11 71	0.12 33	0.11 29

test_for_model	0.90 464	3.60 559	0.42 146	2.47 548	2.11 548	0.39 182	0.28 118	0.46 63	0.48 142	0.76 275	0.32 61	0.30 56	0.28 104	0.35 28	0.27 92	0.69 519	0.12 169	0.13 48	0.09 5	3.76 558	0.74 518

Any-RAFT	0.36 140	0.17 40	0.31 35	0.35 62	0.21 81	0.51 251	0.21 35	0.93 309	0.75 246	0.56 165	0.73 197	0.66 273	0.29 122	0.48 111	0.25 53	0.15 144	0.10 42	0.13 48	0.10 43	0.13 67	0.13 102

LoS	0.30 87	0.16 29	0.32 45	0.30 6	0.19 42	0.32 124	0.29 133	0.54 94	0.73 236	0.35 78	0.52 133	0.42 134	0.29 122	0.48 111	0.29 129	0.15 144	0.11 103	0.13 48	0.09 5	0.12 33	0.12 60
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.27 60	0.23 222	0.40 125	0.49 388	0.22 97	0.20 6	0.29 133	0.55 97	0.45 128	0.29 42	0.27 30	0.42 134	0.26 81	0.30 6	0.26 70	0.15 144	0.13 239	0.13 48	0.12 96	0.16 200	0.13 102
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
CREStereo++_RVC	0.32 107	0.16 29	0.25 1	0.32 24	0.24 165	0.27 57	0.22 45	0.48 72	0.89 338	0.47 136	0.80 243	0.29 52	0.25 65	0.37 38	0.34 185	0.14 77	0.09 17	0.13 48	0.52 519	0.14 109	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
TANstereo	0.31 101	0.16 29	0.34 57	0.31 8	0.17 10	0.55 277	0.23 60	0.46 63	0.56 162	0.60 175	0.69 189	0.37 100	0.26 81	0.36 35	0.28 111	0.16 187	0.16 326	0.13 48	0.10 43	0.14 109	0.15 169

water-stereo	0.29 77	0.15 13	0.32 45	0.36 89	0.20 64	0.36 156	0.24 66	0.65 151	0.39 84	0.41 113	0.61 165	0.44 147	0.39 207	0.29 5	0.28 111	0.14 77	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

G2L-Stereo_test	0.50 309	0.22 189	0.46 192	0.34 46	0.24 165	0.58 298	0.59 443	1.14 390	0.79 265	0.89 365	0.96 321	0.96 392	0.59 311	0.72 308	0.67 381	0.17 224	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 200

SCV	0.27 60	0.20 126	0.37 95	0.36 89	0.22 97	0.27 57	0.33 203	0.65 151	0.31 39	0.25 21	0.29 44	0.37 100	0.23 51	0.52 134	0.23 32	0.19 296	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.15 152	0.12 60

castereo++	0.26 52	0.17 40	0.29 23	0.34 46	0.20 64	0.74 379	0.20 18	0.41 43	0.49 145	0.24 19	0.24 21	0.35 89	0.27 90	0.41 60	0.20 5	0.14 77	0.09 17	0.14 72	0.09 5	0.11 10	0.11 29

Occ-G	0.27 60	0.15 13	0.32 45	0.35 62	0.21 81	0.28 71	0.32 187	0.44 54	0.34 54	0.29 42	0.43 94	0.49 176	0.25 65	0.50 125	0.30 144	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.13 102

AIO-Stereo	0.26 52	0.19 91	0.36 85	0.39 150	0.18 21	0.28 71	0.30 151	0.52 82	0.29 28	0.30 49	0.31 54	0.32 68	0.17 10	0.55 149	0.23 32	0.13 49	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.11 29

RSM++	0.26 52	0.19 91	0.36 85	0.37 107	0.21 81	0.28 71	0.29 133	0.54 94	0.34 54	0.26 27	0.23 16	0.36 99	0.21 35	0.52 134	0.24 44	0.12 27	0.11 103	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.11 29

RSM	0.26 52	0.19 91	0.35 72	0.37 107	0.21 81	0.27 57	0.33 203	0.55 97	0.28 26	0.26 27	0.25 24	0.38 107	0.20 29	0.59 181	0.23 32	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.14 109	0.11 29

RAFT-Stereo-weight	0.33 115	0.19 91	0.36 85	0.39 150	0.23 125	0.28 71	0.29 133	0.69 185	0.83 302	0.55 162	0.51 126	0.58 220	0.20 29	0.48 111	0.30 144	0.13 49	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.12 60

testlalala2	0.37 158	0.19 91	0.45 179	0.94 517	0.56 490	0.45 233	0.25 78	0.64 148	0.51 155	0.69 233	0.57 154	0.44 147	0.24 58	0.35 28	0.33 173	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.14 130

IGEV++	0.25 42	0.17 40	0.35 72	0.40 187	0.23 125	0.24 23	0.23 60	0.56 105	0.24 15	0.29 42	0.36 76	0.30 56	0.22 44	0.33 19	0.29 129	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.14 130

qqq1	0.51 323	0.24 244	0.67 357	0.35 62	0.20 64	0.63 324	0.34 215	1.26 440	1.06 419	0.85 333	1.02 352	0.71 290	0.66 351	0.96 412	0.36 205	0.19 296	0.16 326	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 200

fff1	0.51 323	0.24 244	0.67 357	0.35 62	0.20 64	0.63 324	0.34 215	1.26 440	1.06 419	0.85 333	1.02 352	0.71 290	0.66 351	0.96 412	0.36 205	0.19 296	0.16 326	0.14 72	0.12 96	0.15 152	0.16 200

MSKI-zero shot	0.33 115	0.19 91	0.36 85	0.41 214	0.22 97	0.32 124	0.22 45	0.65 151	0.45 128	0.52 150	0.64 173	0.60 234	0.19 19	0.78 345	0.27 92	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.10 43	0.13 67	0.13 102

UniTT-Stereo	0.27 60	0.18 62	0.40 125	0.40 187	0.28 290	0.30 92	0.28 118	0.40 40	0.33 49	0.30 49	0.46 103	0.27 48	0.25 65	0.48 111	0.35 194	0.17 224	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.13 102

testlalala	0.29 77	0.20 126	0.45 179	0.34 46	0.24 165	0.44 226	0.29 133	0.50 75	0.30 35	0.70 239	0.50 118	0.35 89	0.25 65	0.33 19	0.25 53	0.15 144	0.11 103	0.14 72	0.09 5	0.12 33	0.13 102

testlalala_base	0.49 295	0.26 309	0.44 171	0.47 370	0.34 398	0.57 292	0.26 90	0.60 118	0.37 74	0.52 150	0.56 152	0.46 160	0.31 144	0.45 84	0.33 173	1.56 539	0.11 103	0.14 72	0.10 43	1.85 531	0.15 169

GCAP-Stereo	0.29 77	0.21 159	0.45 179	0.39 150	0.20 64	0.39 182	0.22 45	0.60 118	0.46 134	0.47 136	0.50 118	0.39 115	0.27 90	0.34 24	0.24 44	0.14 77	0.12 169	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.12 60

RAFT-Test	0.35 130	0.19 91	0.42 146	0.39 150	0.24 165	0.50 246	0.23 60	0.74 234	0.44 123	0.62 184	0.85 270	0.64 255	0.28 104	0.48 111	0.30 144	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.13 102

anonymousdsp2	0.37 158	0.21 159	0.49 226	0.38 126	0.24 165	0.48 244	0.31 174	0.91 298	0.68 206	0.57 168	0.51 126	0.51 182	0.34 164	0.59 181	0.33 173	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.10 43	0.16 200	0.16 200

Selective-IGEV	0.25 42	0.18 62	0.37 95	0.37 107	0.20 64	0.27 57	0.25 78	0.59 116	0.25 17	0.27 34	0.26 29	0.34 81	0.18 14	0.62 221	0.23 32	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.11 29

Selective-RAFT	0.36 140	0.23 222	0.54 289	0.45 325	0.22 97	0.64 333	0.27 103	0.62 130	0.65 195	0.41 113	0.38 84	0.55 195	0.39 207	0.59 181	0.36 205	0.14 77	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.16 200	0.14 130

MC-Stereo	0.29 77	0.18 62	0.35 72	0.40 187	0.21 81	0.26 44	0.26 90	0.53 88	0.40 98	0.38 93	0.61 165	0.41 127	0.31 144	0.57 168	0.27 92	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

RCA-Stereo	0.36 140	0.18 62	0.37 95	0.38 126	0.23 125	0.31 107	0.33 203	0.70 197	1.25 469	0.45 127	0.65 175	0.46 160	0.43 224	0.40 56	0.29 129	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.12 60

DCANet-4	0.38 176	0.22 189	0.58 316	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.69 185	0.97 386	0.70 239	0.79 232	0.40 122	0.46 245	0.46 92	0.37 214	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 169

fff	0.39 189	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.73 227	1.08 431	0.70 239	0.79 232	0.44 147	0.62 328	0.47 103	0.37 214	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 169

ADStereo(finetuned)	0.39 189	0.18 62	0.58 316	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.72 215	0.96 381	0.72 251	0.77 218	0.45 156	0.68 368	0.46 92	0.36 205	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.15 169

iRaft-Stereo_20w	0.42 226	0.20 126	0.63 340	0.39 150	0.27 267	0.33 136	0.25 78	1.76 521	0.37 74	0.73 258	0.53 140	0.63 248	0.42 222	0.86 373	0.29 129	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.13 132	0.15 152	0.15 169

s12784h	0.37 158	0.15 13	0.26 7	0.34 46	0.15 1	0.80 399	0.29 133	0.83 275	0.87 322	0.58 171	0.58 157	0.43 143	0.41 217	0.59 181	0.35 194	0.12 27	0.10 42	0.14 72	0.09 5	0.14 109	0.10 3

raftrobust	0.35 130	0.20 126	0.39 113	0.43 286	0.29 313	0.31 107	0.25 78	0.73 227	0.66 198	0.59 172	0.56 152	0.44 147	0.45 238	0.55 149	0.31 156	0.16 187	0.12 169	0.14 72	0.12 96	0.12 33	0.14 130

DCANet	0.38 176	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.72 215	0.96 381	0.72 251	0.77 218	0.45 156	0.56 289	0.47 103	0.36 205	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.13 67	0.15 169

csc	0.39 189	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.73 227	1.08 431	0.70 239	0.79 232	0.44 147	0.62 328	0.47 103	0.37 214	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 169

cscssc	0.39 189	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.30 92	0.30 151	0.73 227	1.08 431	0.70 239	0.79 232	0.44 147	0.62 328	0.47 103	0.37 214	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.12 33	0.15 169

111	0.42 226	0.18 62	0.46 192	0.35 62	0.19 42	0.52 259	0.28 118	0.76 247	1.16 452	0.52 150	0.92 308	0.65 261	0.51 267	0.65 247	0.37 214	0.15 144	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.16 200

EAI-Stereo	0.36 140	0.21 159	0.46 192	0.40 187	0.22 97	0.33 136	0.36 251	1.22 427	0.32 43	0.52 150	0.75 211	0.35 89	0.28 104	0.65 247	0.30 144	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.14 162	0.14 109	0.13 102

CFNet-RSSM	0.35 130	0.18 62	0.47 204	0.39 150	0.22 97	0.35 148	0.23 60	0.78 255	0.86 315	0.67 221	0.54 143	0.56 201	0.28 104	0.49 120	0.28 111	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.12 60

Gwc-CoAtRS	0.35 130	0.18 62	0.46 192	0.39 150	0.23 125	0.34 145	0.22 45	0.74 234	0.77 254	0.62 184	0.60 162	0.58 220	0.29 122	0.47 103	0.29 129	0.14 77	0.11 103	0.14 72	0.12 96	0.13 67	0.13 102

R-Stereo Train	0.40 204	0.19 91	0.47 204	0.43 286	0.27 267	0.41 201	0.31 174	0.74 234	0.38 79	0.90 373	1.28 439	0.58 220	0.35 171	0.43 73	0.35 194	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.14 130

RAFT-Stereo	0.40 204	0.19 91	0.47 204	0.43 286	0.27 267	0.41 201	0.31 174	0.74 234	0.38 79	0.90 373	1.28 439	0.58 220	0.35 171	0.43 73	0.35 194	0.15 144	0.13 239	0.14 72	0.12 96	0.14 109	0.14 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.57 373	0.24 244	0.61 330	0.39 150	0.23 125	0.71 367	0.40 313	1.02 340	0.93 361	0.77 283	1.05 368	1.05 420	0.98 468	0.99 426	1.03 459	0.16 187	0.14 277	0.14 72	0.17 266	0.15 152	0.14 130

MLCV	0.49 295	0.26 309	0.73 389	0.38 126	0.18 21	0.64 333	0.33 203	0.84 278	0.89 338	0.96 410	1.12 393	0.72 305	0.45 238	1.00 431	0.59 360	0.14 77	0.10 42	0.14 72	0.11 71	0.14 109	0.14 130

iResNet_ROB	0.55 358	0.24 244	0.61 330	0.38 126	0.22 97	0.66 347	0.30 151	1.59 509	1.33 485	0.94 393	1.05 368	0.81 347	0.69 370	0.84 368	0.46 289	0.17 224	0.12 169	0.14 72	0.09 5	0.15 152	0.20 309

G2L-ROB	0.49 295	0.20 126	0.48 217	0.36 89	0.22 97	0.58 298	0.42 344	1.19 410	0.74 242	0.86 343	0.76 214	1.08 429	0.59 311	0.81 356	0.60 361	0.17 224	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.17 226	0.20 309

MM-Stereo_test2	0.30 87	0.18 62	0.41 134	0.41 214	0.25 195	0.41 201	0.41 333	0.65 151	0.43 118	0.38 93	0.36 76	0.31 60	0.26 81	0.55 149	0.25 53	0.12 27	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.15 152	0.12 60

HART	0.30 87	0.17 40	0.33 49	0.41 214	0.21 81	0.32 124	0.26 90	0.67 169	0.32 43	0.33 63	0.66 179	0.41 127	0.22 44	0.58 173	0.25 53	0.12 27	0.11 103	0.15 114	0.11 71	0.15 152	0.12 60

999	0.28 70	0.17 40	0.38 105	0.37 107	0.25 195	0.30 92	0.27 103	0.55 97	0.42 111	0.26 27	0.31 54	0.39 115	0.24 58	0.65 247	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.12 33	0.15 169

UGAM-zero	0.48 282	0.21 159	0.66 352	0.38 126	0.23 125	0.36 156	0.22 45	1.30 456	0.43 118	0.67 221	0.61 165	1.74 503	0.89 452	0.79 348	0.27 92	0.15 144	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.13 67	0.14 130

model_zeroshot	0.35 130	0.20 126	0.56 305	0.41 214	0.30 337	0.51 251	0.26 90	0.69 185	0.48 142	0.65 206	0.51 126	0.52 186	0.25 65	0.46 92	0.27 92	0.17 224	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.14 130

GCAP-BAT	0.32 107	0.21 159	0.45 179	0.34 46	0.29 313	0.28 71	0.27 103	0.53 88	0.32 43	0.61 180	0.66 179	0.47 165	0.25 65	0.59 181	0.28 111	0.15 144	0.12 169	0.15 114	0.10 43	0.12 33	0.12 60

gcap-zeroshot	0.35 130	0.20 126	0.61 330	0.39 150	0.23 125	0.53 264	0.27 103	0.58 112	0.35 60	0.64 201	0.49 116	0.87 363	0.34 164	0.49 120	0.25 53	0.14 77	0.12 169	0.15 114	0.12 96	0.13 67	0.14 130

MGS-Stereo	0.29 77	0.20 126	0.42 146	0.37 107	0.24 165	0.37 168	0.30 151	0.40 40	0.50 149	0.32 59	0.51 126	0.40 122	0.24 58	0.45 84	0.28 111	0.16 187	0.12 169	0.15 114	0.13 132	0.15 152	0.14 130

DLNR_Zeroshot_test	20.12 567	36.36 573	38.38 570	170.13 579	62.28 575	0.22 11	0.20 18	13.43 564	0.40 98	0.45 127	0.66 179	0.42 134	0.21 35	0.64 239	0.32 163	5.57 563	0.10 42	0.15 114	0.11 71	72.31 578	0.13 102

AEACV	0.28 70	0.18 62	0.34 57	0.36 89	0.45 459	0.27 57	0.27 103	0.41 43	0.39 84	0.31 55	0.46 103	0.31 60	0.36 178	0.38 44	0.25 53	0.14 77	0.11 103	0.15 114	0.13 132	0.13 67	0.13 102

HH	0.37 158	0.22 189	0.49 226	0.41 214	0.26 232	0.36 156	0.30 151	0.87 284	0.41 104	0.45 127	0.59 159	0.78 334	0.43 224	0.77 337	0.26 70	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.14 130

HanStereo	0.37 158	0.22 189	0.49 226	0.41 214	0.26 232	0.36 156	0.30 151	0.87 284	0.41 104	0.45 127	0.59 159	0.78 334	0.43 224	0.77 337	0.26 70	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.14 130

CBFPSM	0.61 400	0.25 275	1.41 497	0.39 150	0.27 267	1.10 463	0.67 457	0.83 275	0.84 303	0.82 308	0.81 251	1.33 468	0.85 438	0.72 308	0.86 421	0.16 187	0.15 300	0.15 114	0.17 266	0.17 226	0.23 370

DCRE	0.38 176	0.19 91	0.47 204	0.45 325	0.33 386	0.45 233	0.40 313	0.66 158	0.53 159	0.49 144	0.95 317	0.57 205	0.39 207	0.53 140	0.32 163	0.14 77	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.14 109	0.15 169

ACRE	0.42 226	0.23 222	0.73 389	0.45 325	0.33 386	0.50 246	0.33 203	0.68 175	0.70 217	0.82 308	0.92 308	0.46 160	0.32 151	0.53 140	0.52 325	0.17 224	0.12 169	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.16 200

GwcNet-ADL	0.45 254	0.24 244	0.51 247	0.46 350	0.30 337	0.41 201	0.40 313	0.95 317	0.98 391	0.73 258	0.78 227	0.61 236	0.41 217	0.67 269	0.55 343	0.20 317	0.14 277	0.15 114	0.14 162	0.19 291	0.22 346

GANet-ADL	0.44 245	0.27 325	0.48 217	0.44 311	0.30 337	0.54 271	0.36 251	0.94 314	0.88 333	0.64 201	0.72 195	0.68 283	0.44 231	0.55 149	0.44 279	0.22 353	0.15 300	0.15 114	0.13 132	0.18 256	0.21 327

cross-raft	0.34 124	0.20 126	0.38 105	0.45 325	0.24 165	0.32 124	0.35 238	0.77 252	0.42 111	0.62 184	0.77 218	0.58 220	0.27 90	0.46 92	0.31 156	0.12 27	0.10 42	0.15 114	0.13 132	0.15 152	0.12 60

RALCasStereoNet	0.37 158	0.23 222	0.41 134	0.44 311	0.28 290	0.36 156	0.38 282	0.66 158	0.67 204	0.51 147	0.74 209	0.51 182	0.29 122	0.64 239	0.38 229	0.17 224	0.14 277	0.15 114	0.13 132	0.17 226	0.17 243

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 158	0.18 62	0.45 179	0.36 89	0.19 42	0.33 136	0.28 118	0.67 169	0.77 254	0.72 251	0.99 342	0.56 201	0.39 207	0.44 78	0.31 156	0.11 20	0.09 17	0.15 114	0.14 162	0.13 67	0.11 29

AANet_RVC	0.59 389	0.35 399	0.68 364	0.47 370	0.28 290	0.57 292	0.47 378	1.04 346	1.28 475	0.87 348	1.33 449	0.86 357	0.63 333	1.16 455	0.89 425	0.19 296	0.13 239	0.15 114	0.14 162	0.18 256	0.20 309

HITNet	0.43 239	0.27 325	0.50 238	0.34 46	0.18 21	0.65 340	0.32 187	0.99 330	0.70 217	0.73 258	0.86 274	0.66 273	0.56 289	0.61 199	0.47 300	0.14 77	0.10 42	0.15 114	0.13 132	0.18 256	0.13 102
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
iResNetv2_ROB	0.55 358	0.29 355	0.86 431	0.39 150	0.25 195	0.67 356	0.37 264	1.21 420	1.02 405	1.02 428	1.10 386	0.89 372	0.79 421	0.74 313	0.43 272	0.19 296	0.13 239	0.15 114	0.11 71	0.19 291	0.16 200

iResNet	0.52 337	0.31 379	0.86 431	0.44 311	0.22 97	0.66 347	0.47 378	0.92 307	1.02 405	0.89 365	1.12 393	0.69 285	0.55 282	0.86 373	0.60 361	0.15 144	0.11 103	0.15 114	0.12 96	0.17 226	0.17 243

xyz-stereo-finetune	0.34 124	0.19 91	0.38 105	0.34 46	0.18 21	0.57 292	0.32 187	0.60 118	0.70 217	0.47 136	0.54 143	0.38 107	0.35 171	0.57 168	0.38 229	0.13 49	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.13 67	0.13 102

xyz-stereo	4.31 548	0.17 40	61.72 577	0.35 62	0.16 2	13.86 562	0.38 282	0.61 126	0.69 213	1.05 441	3.09 530	0.77 331	0.88 449	1.24 464	0.46 289	0.13 49	0.10 42	0.16 139	0.12 96	0.13 67	0.11 29

coex_refinement	0.54 349	0.22 189	0.44 171	0.45 325	0.31 349	0.75 383	0.40 313	1.16 396	0.92 355	0.87 348	1.12 393	0.99 401	0.57 301	0.69 285	0.90 431	0.21 333	0.14 277	0.16 139	0.16 214	0.21 320	0.22 346

fffft	0.26 52	0.18 62	0.39 113	0.37 107	0.23 125	0.29 82	0.35 238	0.46 63	0.26 22	0.37 85	0.23 16	0.27 48	0.22 44	0.55 149	0.28 111	0.12 27	0.09 17	0.16 139	0.13 132	0.13 67	0.13 102
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.27 60	0.20 126	0.37 95	0.36 89	0.23 125	0.36 156	0.31 174	0.43 51	0.36 66	0.38 93	0.30 51	0.32 68	0.24 58	0.56 159	0.24 44	0.12 27	0.10 42	0.16 139	0.12 96	0.12 33	0.12 60

tt45	0.28 70	0.18 62	0.36 85	0.36 89	0.24 165	0.37 168	0.28 118	0.50 75	0.31 39	0.41 113	0.27 30	0.38 107	0.25 65	0.61 199	0.26 70	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.13 132	0.12 33	0.15 169

mms	0.27 60	0.21 159	0.36 85	0.38 126	0.25 195	0.31 107	0.32 187	0.43 51	0.33 49	0.29 42	0.34 70	0.34 81	0.20 29	0.48 111	0.26 70	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.13 132	0.15 152	0.13 102

ours_stereo	0.27 60	0.22 189	0.35 72	0.38 126	0.24 165	0.30 92	0.32 187	0.46 63	0.39 84	0.27 34	0.34 70	0.35 89	0.23 51	0.49 120	0.27 92	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.12 96	0.14 109	0.12 60

fffy	0.29 77	0.22 189	0.38 105	0.38 126	0.23 125	0.33 136	0.29 133	0.55 97	0.42 111	0.33 63	0.37 79	0.39 115	0.27 90	0.52 134	0.28 111	0.13 49	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.14 109	0.12 60

PAM	0.50 309	0.21 159	0.75 396	0.41 214	0.26 232	1.11 467	0.37 264	1.10 374	0.39 84	0.75 269	0.46 103	1.92 510	0.61 323	0.62 221	0.28 111	0.16 187	0.10 42	0.16 139	0.14 162	0.14 109	0.15 169

RAStereo	0.25 42	0.17 40	0.33 49	0.40 187	0.21 81	0.24 23	0.26 90	0.45 57	0.46 134	0.23 16	0.34 70	0.30 56	0.19 19	0.34 24	0.26 70	0.15 144	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.14 109	0.11 29

MyStereo8	0.42 226	0.21 159	0.64 345	0.43 286	0.29 313	0.55 277	0.28 118	0.72 215	0.50 149	0.73 258	1.01 350	0.57 205	0.44 231	0.52 134	0.52 325	0.15 144	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.19 291	0.21 327

11t1	0.38 176	0.23 222	0.49 226	0.36 89	0.23 125	0.61 314	0.31 174	0.74 234	0.47 140	0.62 184	0.55 149	0.55 195	0.49 259	0.58 173	0.45 285	0.18 259	0.15 300	0.16 139	0.13 132	0.17 226	0.19 278

IGEVStereo-DCA	0.30 87	0.24 244	0.42 146	0.36 89	0.27 267	0.38 174	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.31 54	0.35 89	0.27 90	0.62 221	0.25 53	0.16 187	0.12 169	0.16 139	0.12 96	0.14 109	0.16 200

rrr	0.31 101	0.24 244	0.56 305	0.36 89	0.27 267	0.38 174	0.31 174	0.56 105	0.44 123	0.39 98	0.31 54	0.35 89	0.27 90	0.62 221	0.25 53	0.16 187	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.14 109	0.14 130

MaDis-Stereo	0.27 60	0.19 91	0.39 113	0.37 107	0.26 232	0.28 71	0.28 118	0.45 57	0.37 74	0.27 34	0.27 30	0.40 122	0.27 90	0.40 56	0.30 144	0.16 187	0.14 277	0.16 139	0.13 132	0.15 152	0.12 60

IGEV_Zeroshot_test	0.36 140	0.19 91	0.71 378	0.41 214	0.29 313	0.30 92	0.25 78	0.86 283	0.40 98	0.64 201	0.57 154	0.56 201	0.25 65	0.56 159	0.29 129	0.15 144	0.11 103	0.16 139	0.14 162	0.14 109	0.14 130

EGLCR-Stereo	0.27 60	0.17 40	0.36 85	0.35 62	0.21 81	0.37 168	0.20 18	0.58 112	0.37 74	0.29 42	0.28 36	0.42 134	0.18 14	0.47 103	0.27 92	0.14 77	0.10 42	0.16 139	0.14 162	0.13 67	0.12 60

ProNet	0.30 87	0.22 189	0.41 134	0.36 89	0.25 195	0.33 136	0.42 344	0.62 130	0.41 104	0.33 63	0.31 54	0.32 68	0.28 104	0.60 193	0.28 111	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.13 132	0.13 67	0.14 130

CroCo-Stereo Lap2	0.29 77	0.25 275	0.44 171	0.50 399	0.30 337	0.19 4	0.31 174	0.52 82	0.41 104	0.25 21	0.28 36	0.46 160	0.31 144	0.39 48	0.30 144	0.15 144	0.15 300	0.16 139	0.13 132	0.17 226	0.16 200

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 414	0.30 370	1.20 475	0.42 246	0.31 349	1.00 444	0.58 440	1.16 396	1.07 427	1.01 424	1.25 430	1.08 429	0.75 405	1.18 458	1.03 459	0.20 317	0.12 169	0.16 139	0.13 132	0.22 345	0.22 346

raft_robust	0.41 219	0.24 244	0.39 113	0.43 286	0.22 97	0.40 190	0.33 203	0.80 265	0.98 391	0.80 302	0.88 285	0.41 127	0.32 151	0.89 383	0.30 144	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.18 297	0.15 152	0.13 102

CIPLG	0.42 226	0.23 222	0.71 378	0.45 325	0.33 386	0.51 251	0.33 203	0.68 175	0.68 206	0.84 321	0.96 321	0.47 165	0.33 158	0.56 159	0.52 325	0.17 224	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.13 67	0.16 200

IPLG	0.40 204	0.21 159	0.64 345	0.41 214	0.25 195	0.54 271	0.27 103	0.77 252	0.68 206	0.85 333	0.82 253	0.33 76	0.32 151	0.64 239	0.49 313	0.13 49	0.11 103	0.16 139	0.14 162	0.14 109	0.14 130

IPLGR_C	0.42 226	0.23 222	0.71 378	0.46 350	0.33 386	0.51 251	0.34 215	0.69 185	0.69 213	0.84 321	0.92 308	0.46 160	0.33 158	0.53 140	0.53 336	0.17 224	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.13 67	0.16 200

MIPNet	0.39 189	0.22 189	0.66 352	0.40 187	0.25 195	0.53 264	0.29 133	0.78 255	0.74 242	0.68 230	0.60 162	0.40 122	0.48 254	0.45 84	0.39 239	0.14 77	0.11 103	0.16 139	0.13 132	0.14 109	0.14 130

IPLGR	0.40 204	0.22 189	0.70 376	0.40 187	0.22 97	0.51 251	0.29 133	0.78 255	0.78 258	0.80 302	0.77 218	0.44 147	0.41 217	0.48 111	0.40 260	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.16 200	0.14 130

DEmStereo	0.49 295	0.18 62	0.53 276	0.39 150	0.26 232	0.57 292	0.33 203	0.65 151	0.75 246	0.90 373	1.65 487	0.57 205	1.02 471	0.63 232	0.44 279	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.16 214	0.14 109	0.17 243

DRaft	0.49 295	0.18 62	0.50 238	0.38 126	0.25 195	0.57 292	0.39 300	0.67 169	0.86 315	1.02 428	1.75 494	0.50 178	0.79 421	0.65 247	0.42 270	0.14 77	0.11 103	0.16 139	0.16 214	0.14 109	0.17 243

test-1	0.37 158	0.20 126	0.76 398	0.47 370	0.27 267	0.44 226	0.36 251	0.63 138	0.65 195	0.49 144	0.67 186	0.54 193	0.35 171	0.42 67	0.30 144	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.14 162	0.15 152	0.18 267

Prome-Stereo	0.46 261	0.20 126	0.37 95	0.45 325	0.26 232	0.40 190	0.42 344	0.69 185	0.49 145	0.96 410	1.84 498	0.58 220	0.64 341	0.63 232	0.32 163	0.15 144	0.11 103	0.16 139	0.14 162	0.17 226	0.30 424

test_xeample3	0.31 101	0.23 222	0.56 305	0.36 89	0.26 232	0.35 148	0.32 187	0.60 118	0.38 79	0.44 126	0.32 61	0.33 76	0.28 104	0.66 259	0.27 92	0.14 77	0.12 169	0.16 139	0.12 96	0.14 109	0.14 130

AFF-stereo	0.39 189	0.20 126	0.42 146	0.37 107	0.22 97	0.27 57	0.31 174	0.67 169	0.72 226	0.66 212	1.12 393	0.75 319	0.38 192	0.57 168	0.35 194	0.11 20	0.09 17	0.16 139	0.16 214	0.14 109	0.12 60

GMStereo	0.40 204	0.38 418	0.61 330	0.41 214	0.27 267	0.47 239	0.35 238	0.62 130	1.04 413	0.57 168	0.54 143	0.38 107	0.36 178	0.56 159	0.41 265	0.20 317	0.13 239	0.16 139	0.17 266	0.24 378	0.20 309
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.47 272	0.24 244	0.39 113	0.40 187	0.28 290	0.58 298	0.40 313	0.91 298	0.81 283	0.67 221	0.96 321	0.79 341	0.66 351	0.65 247	0.71 392	0.18 259	0.15 300	0.16 139	0.15 186	0.18 256	0.15 169

acv_ft	0.52 337	0.24 244	0.64 345	0.45 325	0.28 290	0.85 417	0.40 313	0.95 317	0.81 283	1.00 422	0.96 321	0.79 341	0.62 328	0.65 247	0.88 423	0.18 259	0.15 300	0.16 139	0.15 186	0.18 256	0.15 169

BEATNet_4x	0.49 295	0.35 399	0.72 384	0.38 126	0.20 64	0.65 340	0.36 251	1.08 367	0.78 258	0.78 294	0.88 285	0.73 310	0.64 341	0.71 303	0.60 361	0.16 187	0.12 169	0.16 139	0.15 186	0.24 378	0.18 267

HSM-Net_RVC	0.55 358	0.23 222	0.37 95	0.38 126	0.22 97	0.86 419	0.40 313	1.31 458	0.93 361	0.92 383	1.15 407	1.26 456	0.71 380	0.75 320	0.53 336	0.17 224	0.14 277	0.16 139	0.15 186	0.17 226	0.17 243
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LE_ROB	4.86 553	0.27 325	9.43 550	0.45 325	0.24 165	1.61 505	0.96 505	2.05 526	17.75 568	16.36 570	4.84 552	5.17 547	19.48 570	2.05 520	15.49 561	0.17 224	0.15 300	0.16 139	0.16 214	0.20 308	0.19 278

xyz-stereo-finetune2	0.37 158	0.20 126	0.40 125	0.32 24	0.19 42	0.80 399	0.29 133	0.56 105	0.33 49	0.53 158	0.79 232	0.43 143	0.48 254	0.70 293	0.46 289	0.13 49	0.12 169	0.17 178	0.13 132	0.12 33	0.14 130

LG-Stereo	0.25 42	0.18 62	0.43 165	0.40 187	0.20 64	0.22 11	0.26 90	0.33 11	0.39 84	0.27 34	0.45 99	0.22 28	0.16 9	0.38 44	0.28 111	0.11 20	0.12 169	0.17 178	0.15 186	0.13 67	0.10 3

S2M2	0.26 52	0.23 222	0.34 57	0.32 24	0.25 195	0.24 23	0.13 1	0.36 23	0.42 111	0.25 21	0.37 79	0.29 52	0.25 65	0.31 11	0.26 70	0.22 353	0.19 391	0.17 178	0.19 325	0.21 320	0.19 278

MM-Stereo_test3	0.35 130	0.19 91	0.33 49	0.42 246	0.26 232	0.34 145	0.44 360	0.74 234	0.93 361	0.47 136	0.52 133	0.42 134	0.29 122	0.46 92	0.29 129	0.17 224	0.15 300	0.17 178	0.13 132	0.14 109	0.15 169

MM-Stereo_test1	0.34 124	0.19 91	0.37 95	0.42 246	0.23 125	0.35 148	0.44 360	0.62 130	0.56 162	0.61 180	0.51 126	0.38 107	0.36 178	0.65 247	0.27 92	0.15 144	0.13 239	0.17 178	0.14 162	0.15 152	0.13 102

HI	0.46 261	0.22 189	0.41 134	0.35 62	0.35 404	0.27 57	0.32 187	0.75 243	0.50 149	0.90 373	1.13 400	1.12 444	0.73 396	0.70 293	0.57 351	0.12 27	0.10 42	0.17 178	0.17 266	0.17 226	0.16 200

CoSv	0.46 261	0.22 189	0.41 134	0.35 62	0.35 404	0.27 57	0.32 187	0.75 243	0.50 149	0.90 373	1.13 400	1.12 444	0.73 396	0.70 293	0.57 351	0.12 27	0.10 42	0.17 178	0.17 266	0.17 226	0.16 200

PAM_32	0.50 309	0.20 126	0.69 373	0.40 187	0.24 165	1.09 462	0.29 133	1.12 381	0.40 98	0.74 265	0.44 97	1.98 513	0.64 341	0.64 239	0.27 92	0.16 187	0.11 103	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.15 169

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 337	0.23 222	1.38 494	0.40 187	0.53 485	0.29 82	0.30 151	1.49 494	0.45 128	0.69 233	1.15 407	0.98 396	0.32 151	0.70 293	0.29 129	0.15 144	0.11 103	0.17 178	0.20 348	0.22 345	0.27 403

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 245	0.22 189	0.83 417	0.39 150	0.45 459	0.41 201	0.26 90	1.04 346	0.50 149	0.54 160	0.76 214	1.03 411	0.43 224	0.67 269	0.28 111	0.16 187	0.11 103	0.17 178	0.19 325	0.21 320	0.21 327

rvit_stereo_0080	0.32 107	0.26 309	0.45 179	0.39 150	0.28 290	0.27 57	0.46 370	0.51 79	0.46 134	0.36 81	0.42 92	0.41 127	0.29 122	0.41 60	0.34 185	0.22 353	0.17 358	0.17 178	0.16 214	0.23 365	0.16 200

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 367	3.08 558	2.41 528	0.32 24	0.18 21	0.29 82	0.20 18	0.39 32	0.33 49	0.29 42	0.25 24	0.18 7	0.18 14	0.32 12	0.22 20	1.08 533	0.09 17	0.17 178	0.16 214	0.15 152	0.96 527

test_sample1	0.44 245	0.24 244	0.52 268	0.35 62	0.23 125	0.59 307	0.36 251	1.05 353	0.57 169	0.66 212	0.78 227	0.70 287	0.71 380	0.62 221	0.51 320	0.18 259	0.15 300	0.17 178	0.16 214	0.18 256	0.18 267

CoDeX	0.48 282	0.21 159	0.53 276	0.43 286	0.25 195	0.74 379	0.38 282	1.36 474	0.82 296	0.84 321	0.96 321	0.63 248	0.57 301	0.63 232	0.40 260	0.17 224	0.13 239	0.17 178	0.15 186	0.16 200	0.15 169

ff7	0.30 87	0.22 189	0.42 146	0.37 107	0.26 232	0.31 107	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.33 63	0.31 60	0.28 104	0.61 199	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

ffff	0.30 87	0.22 189	0.42 146	0.37 107	0.26 232	0.31 107	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.33 63	0.31 60	0.28 104	0.61 199	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

11t	0.30 87	0.22 189	0.42 146	0.37 107	0.26 232	0.31 107	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.33 63	0.31 60	0.28 104	0.61 199	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

whm_eth	0.32 107	0.26 309	0.45 179	0.39 150	0.28 290	0.27 57	0.46 370	0.51 79	0.46 134	0.36 81	0.42 92	0.41 127	0.29 122	0.41 60	0.34 185	0.22 353	0.17 358	0.17 178	0.16 214	0.23 365	0.16 200

MIM_Stereo	0.39 189	0.18 62	0.59 324	0.38 126	0.25 195	0.27 57	0.24 66	0.72 215	0.56 162	0.72 251	1.00 346	0.62 243	0.29 122	0.67 269	0.39 239	0.13 49	0.14 277	0.17 178	0.16 214	0.14 109	0.12 60

anonymousdsp	0.30 87	0.22 189	0.41 134	0.38 126	0.26 232	0.31 107	0.35 238	0.68 175	0.36 66	0.40 110	0.33 63	0.32 68	0.28 104	0.62 221	0.26 70	0.14 77	0.10 42	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

iinet-f	0.69 422	0.29 355	2.34 527	0.41 214	0.31 349	1.16 475	0.58 440	0.87 284	0.85 309	0.86 343	1.17 417	1.04 416	0.83 431	0.76 330	1.26 483	0.21 333	0.18 373	0.17 178	0.16 214	0.21 320	0.21 327

ccc-4	0.30 87	0.22 189	0.42 146	0.37 107	0.26 232	0.31 107	0.34 215	0.66 158	0.35 60	0.39 98	0.33 63	0.31 60	0.28 104	0.61 199	0.26 70	0.14 77	0.11 103	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200

x	0.41 219	0.25 275	0.46 192	0.36 89	0.24 165	0.54 271	0.31 174	0.94 314	0.58 173	0.60 175	0.72 195	0.61 236	0.53 271	0.52 134	0.50 316	0.18 259	0.16 326	0.17 178	0.16 214	0.17 226	0.18 267

IER	0.48 282	0.25 275	0.60 329	0.38 126	0.28 290	0.67 356	0.38 282	0.82 273	0.68 206	0.88 358	0.95 317	0.74 314	0.79 421	0.62 221	0.46 289	0.17 224	0.14 277	0.17 178	0.17 266	0.17 226	0.16 200

test_4	0.37 158	0.19 91	0.34 57	0.45 325	0.26 232	0.20 6	0.34 215	0.58 112	0.42 111	0.60 175	1.45 472	0.43 143	0.26 81	0.67 269	0.29 129	0.12 27	0.10 42	0.17 178	0.19 325	0.15 152	0.12 60

IGEV-Stereo	0.30 87	0.22 189	0.41 134	0.38 126	0.26 232	0.30 92	0.35 238	0.68 175	0.36 66	0.40 110	0.33 63	0.32 68	0.28 104	0.62 221	0.26 70	0.14 77	0.10 42	0.17 178	0.12 96	0.15 152	0.16 200
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 261	0.22 189	0.53 276	0.43 286	0.30 337	0.30 92	0.53 417	0.66 158	0.71 224	0.62 184	0.89 288	1.01 407	0.67 360	0.76 330	0.67 381	0.13 49	0.12 169	0.17 178	0.15 186	0.15 152	0.17 243

CSP-Net	0.57 373	0.29 355	0.55 293	0.42 246	0.29 313	1.20 481	0.49 398	1.29 454	0.75 246	0.98 416	0.97 330	0.88 367	0.69 370	0.85 371	0.66 378	0.27 416	0.18 373	0.17 178	0.17 266	0.18 256	0.19 278

test-3	0.35 130	0.17 40	0.48 217	0.40 187	0.22 97	0.42 211	0.22 45	0.66 158	0.80 274	0.72 251	0.45 99	0.63 248	0.29 122	0.45 84	0.32 163	0.13 49	0.09 17	0.17 178	0.13 132	0.13 67	0.11 29

test_1	0.35 130	0.17 40	0.48 217	0.40 187	0.22 97	0.42 211	0.22 45	0.66 158	0.80 274	0.70 239	0.45 99	0.63 248	0.29 122	0.45 84	0.32 163	0.13 49	0.09 17	0.17 178	0.13 132	0.13 67	0.11 29

CrosDoStereo	0.51 323	0.19 91	0.46 192	0.39 150	0.24 165	0.39 182	1.14 515	0.69 185	0.87 322	0.94 393	1.36 454	0.62 243	0.75 405	0.68 278	0.46 289	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.18 297	0.14 109	0.16 200

STrans-v2	0.47 272	0.21 159	0.49 226	0.41 214	0.25 195	0.54 271	0.49 398	1.16 396	0.82 296	0.67 221	1.05 368	0.71 290	0.67 360	0.74 313	0.34 185	0.15 144	0.11 103	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.14 130

TransformOpticalFlow	0.46 261	0.21 159	0.49 226	0.42 246	0.24 165	0.36 156	0.46 370	1.04 346	0.84 303	0.67 221	1.14 404	0.73 310	0.56 289	0.78 345	0.33 173	0.15 144	0.10 42	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.15 169

ASMatch	0.48 282	0.20 126	0.47 204	0.39 150	0.28 290	0.37 168	0.26 90	0.76 247	0.72 226	0.77 283	2.29 510	0.61 236	0.51 267	0.64 239	0.39 239	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.22 346

DeepStereo_LL	0.51 323	0.19 91	0.46 192	0.39 150	0.24 165	0.39 182	1.14 515	0.69 185	0.87 322	0.94 393	1.36 454	0.62 243	0.75 405	0.68 278	0.46 289	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.18 297	0.14 109	0.16 200

THIR-Stereo	0.51 323	0.19 91	0.47 204	0.39 150	0.23 125	0.74 379	0.64 455	0.68 175	0.88 333	1.03 431	1.40 460	0.71 290	0.75 405	0.64 239	0.43 272	0.16 187	0.11 103	0.17 178	0.18 297	0.15 152	0.17 243

GrayStereo	0.49 295	0.20 126	0.44 171	0.47 370	0.29 313	0.51 251	0.62 450	0.71 204	0.66 198	1.04 436	1.46 473	0.77 331	0.73 396	0.58 173	0.35 194	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.17 266	0.15 152	0.30 424

raft+_RVC	0.38 176	0.20 126	0.38 105	0.39 150	0.27 267	0.44 226	0.35 238	0.81 267	0.90 343	0.52 150	0.78 227	0.50 178	0.29 122	0.56 159	0.41 265	0.15 144	0.12 169	0.17 178	0.15 186	0.14 109	0.13 102

XX-Stereo	0.38 176	0.18 62	0.52 268	0.58 468	0.38 420	0.39 182	0.20 18	0.62 130	0.31 39	0.47 136	1.29 443	0.72 305	0.25 65	0.59 181	0.28 111	0.16 187	0.11 103	0.17 178	0.16 214	0.14 109	0.11 29

GES	0.46 261	0.25 275	0.62 336	0.41 214	0.30 337	0.62 318	0.37 264	1.06 358	0.70 217	0.75 269	0.83 258	0.47 165	0.52 270	0.69 285	0.46 289	0.23 379	0.17 358	0.17 178	0.16 214	0.18 256	0.24 381

222	1.25 500	0.23 222	0.53 276	0.38 126	0.23 125	0.78 387	0.37 264	1.41 482	0.93 361	0.97 413	1.13 400	0.74 314	0.71 380	0.74 313	14.86 560	0.20 317	0.16 326	0.17 178	0.16 214	0.18 256	0.20 309

cf-r	0.49 295	0.24 244	0.49 226	0.40 187	0.23 125	0.58 298	0.38 282	0.92 307	0.87 322	0.77 283	1.06 374	0.98 396	0.67 360	0.59 181	0.61 367	0.21 333	0.14 277	0.17 178	0.19 325	0.15 152	0.16 200

DIP-Stereo	0.40 204	0.22 189	0.58 316	0.42 246	0.29 313	0.62 318	0.27 103	0.87 284	0.42 111	0.65 206	0.86 274	0.52 186	0.35 171	0.67 269	0.43 272	0.15 144	0.13 239	0.17 178	0.14 162	0.15 152	0.17 243
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SuperB	1.00 479	0.41 437	4.03 539	0.45 325	0.32 374	0.99 443	0.49 398	1.09 370	2.09 524	1.10 460	1.10 386	0.74 314	0.83 431	1.13 449	1.75 505	0.20 317	0.15 300	0.17 178	0.15 186	2.50 547	0.27 403

HSM	0.53 344	0.25 275	0.46 192	0.40 187	0.25 195	0.74 379	0.44 360	1.29 454	0.78 258	0.82 308	0.92 308	1.21 452	0.75 405	0.90 391	0.48 304	0.18 259	0.14 277	0.17 178	0.14 162	0.17 226	0.18 267

tg	0.34 124	0.19 91	0.40 125	0.40 187	0.23 125	0.38 174	0.26 90	0.74 234	0.60 181	0.48 142	0.65 175	0.42 134	0.24 58	0.57 168	0.33 173	0.14 77	0.10 42	0.18 223	0.17 266	0.14 109	0.12 60

test_sample2	0.45 254	0.24 244	0.49 226	0.34 46	0.21 81	0.60 313	0.43 352	1.01 337	0.73 236	0.67 221	0.80 243	0.70 287	0.64 341	0.65 247	0.41 265	0.19 296	0.15 300	0.18 223	0.16 214	0.19 291	0.19 278

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 124	0.28 341	0.48 217	0.37 107	0.25 195	0.47 239	0.30 151	0.60 118	0.92 355	0.43 123	0.37 79	0.30 56	0.29 122	0.50 125	0.30 144	0.17 224	0.14 277	0.18 223	0.15 186	0.18 256	0.16 200

SMFormer	0.53 344	0.24 244	0.67 357	0.35 62	0.20 64	0.63 324	0.34 215	1.26 440	1.06 419	0.85 333	1.02 352	0.71 290	0.66 351	0.96 412	0.60 361	0.19 296	0.16 326	0.18 223	0.17 266	0.19 291	0.20 309

tta	0.53 344	0.24 244	0.67 357	0.35 62	0.20 64	0.63 324	0.34 215	1.26 440	1.06 419	0.85 333	1.02 352	0.71 290	0.66 351	0.96 412	0.60 361	0.19 296	0.16 326	0.18 223	0.17 266	0.15 152	0.16 200

MyStereo06	0.40 204	0.22 189	0.65 350	0.42 246	0.29 313	0.43 216	0.48 385	1.05 353	0.43 118	0.64 201	0.54 143	0.78 334	0.27 90	0.53 140	0.31 156	0.14 77	0.13 239	0.18 223	0.17 266	0.17 226	0.17 243

MyStereo05	0.46 261	0.22 189	0.51 247	0.42 246	0.29 313	0.43 216	0.48 385	0.96 322	1.12 439	0.77 283	0.62 169	0.51 182	0.57 301	0.79 348	0.43 272	0.14 77	0.13 239	0.18 223	0.17 266	0.17 226	0.17 243

AE-Stereo	0.36 140	0.21 159	0.47 204	0.49 388	0.31 349	0.50 246	0.34 215	0.72 215	0.73 236	0.34 75	0.55 149	0.52 186	0.28 104	0.48 111	0.31 156	0.13 49	0.13 239	0.18 223	0.16 214	0.15 152	0.14 130

1111x	0.64 411	0.23 222	0.61 330	0.39 150	0.21 81	0.68 360	0.46 370	1.32 464	1.03 409	0.76 275	1.02 352	0.95 389	0.72 391	1.13 449	2.15 518	0.18 259	0.18 373	0.18 223	0.19 325	0.20 308	0.19 278

EKT-Stereo	0.36 140	0.24 244	0.44 171	0.44 311	0.30 337	0.37 168	0.30 151	0.72 215	0.68 206	0.47 136	0.63 170	0.49 176	0.28 104	0.59 181	0.34 185	0.19 296	0.14 277	0.18 223	0.15 186	0.16 200	0.18 267

gwcnet-sp	0.50 309	0.25 275	0.84 424	0.41 214	0.27 267	0.79 393	0.40 313	0.93 309	0.85 309	0.95 398	0.79 232	0.65 261	0.63 333	0.69 285	0.52 325	0.18 259	0.17 358	0.18 223	0.18 297	0.18 256	0.19 278

scenet	0.50 309	0.25 275	0.84 424	0.41 214	0.27 267	0.79 393	0.40 313	0.93 309	0.85 309	0.95 398	0.79 232	0.65 261	0.63 333	0.69 285	0.52 325	0.18 259	0.17 358	0.18 223	0.18 297	0.18 256	0.19 278

ssnet	0.50 309	0.25 275	0.84 424	0.41 214	0.27 267	0.79 393	0.40 313	0.93 309	0.85 309	0.95 398	0.79 232	0.65 261	0.63 333	0.69 285	0.52 325	0.18 259	0.17 358	0.18 223	0.18 297	0.18 256	0.19 278

TestStereo1	0.44 245	0.24 244	0.45 179	0.52 428	0.25 195	0.35 148	0.40 313	0.81 267	0.94 370	0.70 239	0.96 321	0.48 170	0.45 238	0.94 403	0.33 173	0.16 187	0.13 239	0.18 223	0.16 214	0.15 152	0.14 130

RAFT_CTSACE	0.46 261	0.20 126	0.48 217	0.46 350	0.27 267	0.34 145	0.39 300	0.62 130	0.74 242	0.78 294	1.44 469	0.86 357	0.38 192	1.09 445	0.27 92	0.13 49	0.13 239	0.18 223	0.16 214	0.16 200	0.12 60

CRFU-Net	0.59 389	0.29 355	0.62 336	0.47 370	0.31 349	1.20 481	0.51 407	1.19 410	0.59 174	1.05 441	1.00 346	1.06 424	0.87 445	0.83 364	0.77 403	0.22 353	0.19 391	0.18 223	0.16 214	0.19 291	0.20 309

RAFT+CT+SA	0.40 204	0.24 244	0.40 125	0.53 437	0.27 267	0.28 71	0.45 367	0.79 262	0.81 283	0.51 147	0.90 294	0.42 134	0.39 207	0.81 356	0.33 173	0.15 144	0.11 103	0.18 223	0.18 297	0.15 152	0.15 169

test_5	0.44 245	0.25 275	0.48 217	0.53 437	0.28 290	0.28 71	0.42 344	0.77 252	0.87 322	0.63 191	0.91 302	0.73 310	0.53 271	0.82 362	0.36 205	0.14 77	0.11 103	0.18 223	0.18 297	0.18 256	0.16 200

SA-5K	0.44 245	0.24 244	0.45 179	0.52 428	0.25 195	0.35 148	0.40 313	0.81 267	0.94 370	0.70 239	0.96 321	0.48 170	0.45 238	0.94 403	0.33 173	0.16 187	0.13 239	0.18 223	0.16 214	0.15 152	0.14 130

DAS	0.54 349	0.26 309	0.66 352	0.49 388	0.31 349	0.61 314	0.43 352	0.89 292	1.01 400	0.95 398	1.16 412	0.71 290	0.85 438	0.89 383	0.47 300	0.18 259	0.14 277	0.18 223	0.15 186	0.22 345	0.19 278

SepStereo	0.54 349	0.26 309	0.66 352	0.49 388	0.31 349	0.61 314	0.43 352	0.89 292	1.01 400	0.95 398	1.16 412	0.71 290	0.85 438	0.97 419	0.47 300	0.18 259	0.14 277	0.18 223	0.15 186	0.22 345	0.19 278

test_3	0.37 158	0.19 91	0.50 238	0.45 325	0.24 165	0.47 239	0.36 251	0.69 185	0.84 303	0.66 212	0.46 103	0.68 283	0.25 65	0.45 84	0.32 163	0.12 27	0.10 42	0.18 223	0.16 214	0.15 152	0.12 60

ADLNet2	0.57 373	0.26 309	0.71 378	0.48 378	0.31 349	0.83 411	0.51 407	1.10 374	0.99 394	0.85 333	0.99 342	0.99 401	0.70 375	0.79 348	0.78 404	0.21 333	0.17 358	0.18 223	0.18 297	0.22 345	0.22 346

NRIStereo	0.37 158	0.21 159	0.49 226	0.42 246	0.23 125	0.33 136	0.25 78	0.68 175	0.59 174	0.65 206	0.63 170	0.55 195	0.37 184	0.67 269	0.40 260	0.16 187	0.12 169	0.18 223	0.15 186	0.17 226	0.15 169

KYRaft	0.48 282	0.21 159	0.41 134	0.45 325	0.23 125	0.43 216	0.36 251	0.68 175	0.45 128	0.94 393	1.72 493	0.78 334	0.40 212	0.65 247	0.32 163	0.16 187	0.11 103	0.18 223	0.22 389	0.17 226	0.76 520

DeepStereo_RVC	0.37 158	0.22 189	0.51 247	0.41 214	0.24 165	0.26 44	0.22 45	0.64 148	0.40 98	0.69 233	0.67 186	0.57 205	0.50 262	0.58 173	0.42 270	0.17 224	0.12 169	0.18 223	0.16 214	0.19 291	0.19 278

RAFT-345	0.41 219	0.19 91	0.42 146	0.39 150	0.23 125	0.32 124	0.25 78	0.62 130	0.56 162	0.74 265	1.77 495	0.44 147	0.35 171	0.67 269	0.37 214	0.14 77	0.11 103	0.18 223	0.14 162	0.14 109	0.13 102

RALAANet	0.40 204	0.24 244	0.56 305	0.43 286	0.30 337	0.36 156	0.25 78	0.89 292	0.69 213	0.69 233	0.65 175	0.61 236	0.30 140	0.63 232	0.35 194	0.16 187	0.13 239	0.18 223	0.15 186	0.21 320	0.14 130

xxxx	1.07 484	0.23 222	0.53 276	0.38 126	0.22 97	0.83 411	0.36 251	1.41 482	0.95 374	0.75 269	0.99 342	0.97 394	0.64 341	0.70 293	11.37 556	0.20 317	0.17 358	0.18 223	0.17 266	0.19 291	0.20 309

test_xeample	1.06 482	0.23 222	0.51 247	0.37 107	0.22 97	0.71 367	0.39 300	1.31 458	0.92 355	0.87 348	1.08 384	0.70 287	0.64 341	0.75 320	11.43 557	0.19 296	0.16 326	0.18 223	0.17 266	0.18 256	0.19 278

SFCPSM	0.48 282	0.22 189	0.59 324	0.41 214	0.27 267	0.85 417	0.36 251	1.39 476	0.79 265	0.81 306	0.85 270	0.54 193	0.50 262	0.60 193	0.39 239	0.18 259	0.14 277	0.18 223	0.20 348	0.17 226	0.16 200

GANet-RSSM	0.49 295	0.22 189	0.42 146	0.39 150	0.26 232	0.58 298	0.41 333	1.12 381	0.82 296	0.73 258	1.02 352	0.88 367	0.75 405	0.67 269	0.48 304	0.22 353	0.16 326	0.18 223	0.19 325	0.18 256	0.18 267

DISCO	0.72 426	0.27 325	0.72 384	0.45 325	0.31 349	1.12 469	0.53 417	1.32 464	1.25 469	0.84 321	1.07 378	1.52 494	0.87 445	1.82 513	1.08 472	0.20 317	0.15 300	0.18 223	0.16 214	0.24 378	0.24 381

DFGA-Net	0.47 272	0.31 379	0.93 444	0.43 286	0.33 386	0.56 283	0.35 238	0.81 267	0.89 338	0.70 239	0.76 214	0.48 170	0.43 224	0.78 345	0.64 376	0.16 187	0.14 277	0.19 256	0.19 325	0.20 308	0.19 278

AIO-test1	0.39 189	0.18 62	0.42 146	0.51 411	0.25 195	0.44 226	0.30 151	0.74 234	1.20 463	0.41 113	0.71 193	0.45 156	0.29 122	0.56 159	0.27 92	0.15 144	0.13 239	0.19 256	0.21 367	0.13 67	0.18 267

rvit_stereo_0081_aga	0.32 107	0.29 355	0.50 238	0.43 286	0.29 313	0.36 156	0.32 187	0.46 63	0.42 111	0.40 110	0.44 97	0.41 127	0.34 164	0.43 73	0.31 156	0.23 379	0.17 358	0.19 256	0.16 214	0.20 308	0.15 169

rvit_stereo_0081	0.33 115	0.25 275	0.49 226	0.43 286	0.26 232	0.31 107	0.37 264	0.45 57	0.56 162	0.37 85	0.40 87	0.39 115	0.38 192	0.44 78	0.35 194	0.22 353	0.16 326	0.19 256	0.16 214	0.20 308	0.14 130

ACV-stereo	0.63 409	0.37 410	1.03 462	0.44 311	0.31 349	1.27 485	0.41 333	0.78 255	0.84 303	0.65 206	0.76 214	2.07 515	1.00 469	0.84 368	0.68 386	0.22 353	0.17 358	0.19 256	0.18 297	0.22 345	0.23 370

rvit_stereo_0082	0.33 115	0.25 275	0.49 226	0.43 286	0.26 232	0.31 107	0.37 264	0.45 57	0.56 162	0.37 85	0.40 87	0.39 115	0.38 192	0.44 78	0.35 194	0.22 353	0.16 326	0.19 256	0.16 214	0.20 308	0.14 130

rvit_stereo_ft	0.35 130	0.26 309	0.54 289	0.53 437	0.32 374	0.33 136	0.46 370	0.52 82	0.52 156	0.35 78	0.41 90	0.41 127	0.34 164	0.49 120	0.36 205	0.22 353	0.14 277	0.19 256	0.18 297	0.19 291	0.15 169

H2IRNET	0.38 176	0.21 159	0.36 85	0.39 150	0.25 195	0.26 44	0.24 66	0.61 126	0.74 242	0.39 98	0.89 288	0.74 314	0.53 271	0.53 140	0.44 279	0.16 187	0.13 239	0.19 256	0.20 348	0.17 226	0.15 169

MyStereo07	0.33 115	0.23 222	0.37 95	0.43 286	0.29 313	0.40 190	0.48 385	0.78 255	0.38 79	0.38 93	0.34 70	0.32 68	0.30 140	0.63 232	0.28 111	0.14 77	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.18 256	0.17 243

MyStereo04	0.45 254	0.23 222	0.52 268	0.43 286	0.29 313	0.40 190	0.48 385	1.02 340	1.12 439	0.62 184	0.58 157	0.55 195	0.56 289	0.77 337	0.45 285	0.14 77	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.18 256	0.17 243

ACVNet-DCA	0.36 140	0.25 275	0.35 72	0.42 246	0.23 125	0.53 264	0.37 264	0.91 298	0.59 174	0.42 118	0.50 118	0.34 81	0.47 250	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.13 132	0.18 256	0.19 278

1test111	0.37 158	0.25 275	0.35 72	0.42 246	0.23 125	0.53 264	0.37 264	0.91 298	0.59 174	0.42 118	0.50 118	0.34 81	0.47 250	0.59 181	0.48 304	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.13 132	0.18 256	0.19 278

cc1	0.38 176	0.25 275	0.35 72	0.42 246	0.23 125	0.53 264	0.37 264	0.71 204	1.17 455	0.42 118	0.50 118	0.34 81	0.47 250	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.13 132	0.16 200	0.17 243

tt1	0.37 158	0.25 275	0.35 72	0.43 286	0.23 125	0.52 259	0.37 264	0.72 215	1.13 444	0.42 118	0.46 103	0.35 89	0.44 231	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.13 132	0.16 200	0.17 243

MIF-Stereo (partial)	0.32 107	0.19 91	0.41 134	0.41 214	0.32 374	0.29 82	0.24 66	0.49 73	0.44 123	0.31 55	0.63 170	0.37 100	0.36 178	0.60 193	0.32 163	0.17 224	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.18 256	0.15 169

anonymousa	0.51 323	0.21 159	0.47 204	0.39 150	0.25 195	0.89 425	0.36 251	0.78 255	0.63 185	0.88 358	1.54 480	1.09 435	0.67 360	0.53 140	0.46 289	0.17 224	0.14 277	0.19 256	0.21 367	0.16 200	0.16 200

riskmin	0.41 219	0.21 159	0.44 171	0.34 46	0.24 165	0.58 298	0.32 187	0.70 197	0.86 315	0.52 150	0.57 154	0.78 334	0.60 317	0.58 173	0.39 239	0.17 224	0.12 169	0.19 256	0.13 132	0.19 291	0.22 346

DisPM	0.40 204	0.20 126	0.50 238	0.42 246	0.27 267	0.24 23	0.30 151	0.68 175	0.61 184	0.88 358	0.87 281	0.59 230	0.32 151	0.80 351	0.34 185	0.19 296	0.12 169	0.19 256	0.17 266	0.16 200	0.21 327

GLC_STEREO	0.30 87	0.20 126	0.28 15	0.44 311	0.19 42	0.31 107	0.25 78	0.49 73	0.43 118	0.37 85	0.47 109	0.40 122	0.23 51	0.51 133	0.37 214	0.15 144	0.18 373	0.19 256	0.16 214	0.16 200	0.14 130

PSMNet-ADL	0.50 309	0.28 341	0.43 165	0.49 388	0.31 349	0.70 362	0.38 282	0.94 314	0.81 283	0.62 184	0.80 243	0.91 381	0.62 328	0.76 330	0.68 386	0.24 389	0.18 373	0.19 256	0.20 348	0.22 345	0.22 346

TRStereo	0.39 189	0.32 382	0.64 345	0.49 388	0.41 436	0.30 92	0.30 151	0.97 324	0.63 185	0.53 158	0.43 94	0.52 186	0.26 81	0.77 337	0.29 129	0.18 259	0.12 169	0.19 256	0.19 325	0.13 67	0.13 102

LCNet	0.42 226	0.21 159	0.34 57	0.44 311	0.24 165	0.47 239	0.28 118	0.69 185	0.57 169	0.72 251	1.03 362	0.66 273	0.58 305	0.60 193	0.35 194	0.15 144	0.10 42	0.19 256	0.19 325	0.22 345	0.37 462

HHNet	0.42 226	0.19 91	0.43 165	0.35 62	0.38 420	0.33 136	0.33 203	0.71 204	0.78 258	0.87 348	1.30 445	0.52 186	0.36 178	0.53 140	0.37 214	0.16 187	0.11 103	0.19 256	0.15 186	0.15 152	0.25 389

AAGNet	1.40 511	0.20 126	0.52 268	0.45 325	0.26 232	0.29 82	0.29 133	0.67 169	0.71 224	0.97 413	0.86 274	0.66 273	0.60 317	0.66 259	19.98 564	0.17 224	0.11 103	0.19 256	0.15 186	0.20 308	0.13 102

IIG-Stereo	0.45 254	0.22 189	0.48 217	0.51 411	0.26 232	0.43 216	0.21 35	0.73 227	0.80 274	0.84 321	0.95 317	0.82 349	0.46 245	0.95 409	0.37 214	0.16 187	0.12 169	0.19 256	0.15 186	0.15 152	0.12 60

FTStereo	0.56 367	0.21 159	0.39 113	0.42 246	0.25 195	0.39 182	0.73 476	0.69 185	0.45 128	1.09 456	3.23 531	0.69 285	0.71 380	0.55 149	0.34 185	0.15 144	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.15 152	0.32 436

CRE-IMP	0.37 158	0.23 222	0.53 276	0.42 246	0.24 165	0.40 190	0.21 35	0.61 126	0.45 128	0.65 206	0.73 197	0.53 191	0.37 184	0.63 232	0.40 260	0.18 259	0.11 103	0.19 256	0.16 214	0.21 320	0.19 278

LMCR-Stereo	0.55 358	0.33 390	0.57 314	0.60 472	0.30 337	0.80 399	0.36 251	1.30 456	0.79 265	0.90 373	1.04 365	0.57 205	0.64 341	0.87 375	0.73 397	0.20 317	0.15 300	0.19 256	0.14 162	0.25 389	0.18 267

ICVP	0.48 282	0.26 309	0.42 146	0.49 388	0.28 290	0.63 324	0.43 352	1.05 353	0.72 226	0.68 230	0.95 317	0.75 319	0.56 289	0.55 149	0.61 367	0.24 389	0.18 373	0.19 256	0.17 266	0.19 291	0.21 327
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.33 115	0.20 126	0.40 125	0.40 187	0.23 125	0.31 107	0.29 133	0.70 197	0.55 161	0.49 144	0.66 179	0.37 100	0.23 51	0.47 103	0.33 173	0.14 77	0.11 103	0.19 256	0.17 266	0.16 200	0.13 102

GEStereo_RVC	0.56 367	0.30 370	0.70 376	0.51 411	0.31 349	0.70 362	0.54 424	1.31 458	0.93 361	0.85 333	0.86 274	0.84 351	0.63 333	0.92 396	0.67 381	0.24 389	0.16 326	0.19 256	0.17 266	0.21 320	0.23 370

sAnonymous2	0.42 226	0.41 437	0.96 451	0.48 378	0.37 414	0.41 201	0.48 385	0.60 118	0.52 156	0.39 98	0.48 111	0.35 89	0.44 231	0.44 78	0.30 144	0.19 296	0.14 277	0.19 256	0.17 266	0.55 505	0.43 483

CroCo_RVC	0.42 226	0.41 437	0.96 451	0.48 378	0.37 414	0.41 201	0.48 385	0.60 118	0.52 156	0.39 98	0.48 111	0.35 89	0.44 231	0.44 78	0.30 144	0.19 296	0.14 277	0.19 256	0.17 266	0.55 505	0.43 483

sCroCo_RVC	0.36 140	0.29 355	0.73 389	0.52 428	0.39 428	0.42 211	0.31 174	0.52 82	0.46 134	0.31 55	0.48 111	0.38 107	0.32 151	0.46 92	0.33 173	0.22 353	0.23 426	0.19 256	0.19 325	0.21 320	0.22 346

MMNet	0.57 373	0.26 309	0.67 357	0.45 325	0.35 404	1.04 454	0.39 300	0.93 309	0.98 391	0.96 410	0.97 330	0.86 357	0.80 425	0.83 364	0.80 412	0.16 187	0.15 300	0.19 256	0.19 325	0.20 308	0.17 243

FENet	0.43 239	0.23 222	0.40 125	0.40 187	0.24 165	0.54 271	0.33 203	0.83 275	0.72 226	0.74 265	0.73 197	0.63 248	0.56 289	0.65 247	0.45 285	0.19 296	0.13 239	0.19 256	0.17 266	0.18 256	0.20 309

GwcNet-RSSM	0.51 323	0.25 275	0.51 247	0.41 214	0.24 165	0.56 283	0.41 333	0.97 324	0.96 381	0.75 269	1.17 417	0.89 372	0.66 351	0.66 259	0.74 398	0.22 353	0.15 300	0.19 256	0.21 367	0.17 226	0.16 200

rvit_stereo_0083	0.34 124	0.25 275	0.53 276	0.45 325	0.28 290	0.35 148	0.35 238	0.47 71	0.64 189	0.38 93	0.47 109	0.42 134	0.37 184	0.41 60	0.39 239	0.22 353	0.20 400	0.20 293	0.17 266	0.21 320	0.15 169

test_sample3	0.49 295	0.27 325	0.55 293	0.36 89	0.23 125	0.70 362	0.37 264	1.21 420	0.87 322	0.79 299	0.84 261	0.66 273	0.53 271	0.70 293	0.50 316	0.21 333	0.16 326	0.20 293	0.19 325	0.21 320	0.21 327

DispNO	0.48 282	0.24 244	0.84 424	0.40 187	0.31 349	0.58 298	0.39 300	0.91 298	0.79 265	0.79 299	0.83 258	0.71 290	0.59 311	0.75 320	0.50 316	0.19 296	0.14 277	0.20 293	0.18 297	0.16 200	0.17 243

xx1	0.40 204	0.25 275	0.35 72	0.42 246	0.23 125	0.53 264	0.37 264	0.71 204	1.17 455	0.42 118	0.50 118	0.65 261	0.56 289	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.20 293	0.19 325	0.18 256	0.19 278

plain	0.32 107	0.21 159	0.59 324	0.40 187	0.29 313	0.27 57	0.30 151	0.46 63	0.36 66	0.32 59	0.66 179	0.31 60	0.33 158	0.68 278	0.32 163	0.18 259	0.13 239	0.20 293	0.15 186	0.18 256	0.13 102

4D-IteraStereo	0.33 115	0.19 91	0.43 165	0.40 187	0.24 165	0.32 124	0.27 103	0.59 116	0.72 226	0.66 212	0.53 140	0.42 134	0.22 44	0.46 92	0.30 144	0.14 77	0.09 17	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.12 60

knoymous	0.37 158	0.22 189	0.34 57	0.32 24	0.22 97	0.38 174	0.29 133	0.63 138	0.65 195	0.69 233	0.69 189	0.60 234	0.40 212	0.61 199	0.36 205	0.17 224	0.11 103	0.20 293	0.12 96	0.18 256	0.19 278

qqq	0.42 226	0.28 341	0.50 238	0.37 107	0.22 97	0.47 239	0.39 300	0.91 298	0.59 174	0.57 168	0.71 193	0.65 261	0.56 289	0.59 181	0.48 304	0.17 224	0.17 358	0.20 293	0.19 325	0.18 256	0.19 278

psmg	0.50 309	0.26 309	0.47 204	0.42 246	0.29 313	0.82 408	0.42 344	1.07 362	0.80 274	0.95 398	0.94 313	0.76 326	0.59 311	0.66 259	0.48 304	0.21 333	0.16 326	0.20 293	0.20 348	0.19 291	0.19 278

AASNet	0.55 358	0.27 325	0.62 336	0.51 411	0.32 374	0.73 375	0.44 360	1.55 501	0.88 333	0.88 358	0.94 313	0.64 255	0.63 333	0.62 221	0.84 418	0.23 379	0.20 400	0.20 293	0.16 214	0.22 345	0.20 309

GMOStereo	0.38 176	0.19 91	0.42 146	0.43 286	0.24 165	0.40 190	0.39 300	0.55 97	0.64 189	0.89 365	0.84 261	0.65 261	0.37 184	0.39 48	0.29 129	0.14 77	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.15 152	0.12 60

error version	0.38 176	0.19 91	0.42 146	0.43 286	0.24 165	0.40 190	0.39 300	0.55 97	0.64 189	0.89 365	0.84 261	0.65 261	0.37 184	0.39 48	0.29 129	0.14 77	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.15 152	0.12 60

test-v	0.38 176	0.19 91	0.42 146	0.43 286	0.24 165	0.40 190	0.39 300	0.55 97	0.64 189	0.89 365	0.84 261	0.65 261	0.37 184	0.39 48	0.29 129	0.14 77	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.15 152	0.12 60

Patchmatch Stereo++	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.21 35	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.61 199	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200
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
OMP-Stereo	0.43 239	0.23 222	0.50 238	0.53 437	0.25 195	0.36 156	0.24 66	0.73 227	0.81 283	0.78 294	0.64 173	0.88 367	0.41 217	0.95 409	0.36 205	0.15 144	0.12 169	0.20 293	0.15 186	0.16 200	0.13 102

NF-Stereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.42 246	0.25 195	0.26 44	0.30 151	0.71 204	0.72 226	0.66 212	0.77 218	0.57 205	0.31 144	0.69 285	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.27 403

OCTAStereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.42 246	0.25 195	0.26 44	0.30 151	0.71 204	0.72 226	0.66 212	0.77 218	0.58 220	0.31 144	0.69 285	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.27 403

PSM-softLoss	0.40 204	0.21 159	0.53 276	0.42 246	0.26 232	0.29 82	0.34 215	0.70 197	0.49 145	0.63 191	0.82 253	0.59 230	0.33 158	0.75 320	0.43 272	0.20 317	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.17 226	0.22 346

KMStereo	0.40 204	0.21 159	0.53 276	0.42 246	0.26 232	0.29 82	0.34 215	0.70 197	0.49 145	0.63 191	0.82 253	0.59 230	0.33 158	0.75 320	0.43 272	0.20 317	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.17 226	0.22 346

PSM-adaLoss	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.31 174	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.59 181	0.38 229	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

ROB_FTStereo_v2	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.31 174	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.60 193	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

ROB_FTStereo	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.20 18	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.60 193	0.38 229	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

HUI-Stereo	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.22 45	0.63 138	0.40 98	0.64 201	0.73 197	0.58 220	0.38 192	0.53 140	0.38 229	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

SST-Stereo	0.41 219	0.20 126	0.48 217	0.43 286	0.25 195	0.25 41	0.21 35	0.68 175	0.50 149	1.08 452	0.79 232	0.71 290	0.42 222	0.81 356	0.38 229	0.17 224	0.11 103	0.20 293	0.16 214	0.19 291	0.15 169

RAFT_R40	0.41 219	0.20 126	0.47 204	0.44 311	0.25 195	0.23 18	0.25 78	0.69 185	0.70 217	0.98 416	0.78 227	0.72 305	0.43 224	0.80 351	0.39 239	0.17 224	0.11 103	0.20 293	0.16 214	0.18 256	0.15 169

PFNet	0.43 239	0.19 91	0.61 330	0.44 311	0.24 165	0.42 211	0.31 174	0.76 247	0.81 283	1.01 424	0.74 209	0.67 280	0.41 217	0.75 320	0.39 239	0.16 187	0.10 42	0.20 293	0.15 186	0.16 200	0.14 130

RE-Stereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.42 246	0.25 195	0.26 44	0.30 151	0.71 204	0.72 226	0.66 212	0.77 218	0.57 205	0.31 144	0.70 293	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.27 403

Pruner-Stereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.41 214	0.25 195	0.22 11	0.24 66	0.71 204	0.59 174	0.90 373	0.75 211	0.67 280	0.30 140	0.64 239	0.39 239	0.19 296	0.12 169	0.20 293	0.17 266	0.17 226	0.19 278

TVStereo	0.39 189	0.21 159	0.51 247	0.42 246	0.25 195	0.26 44	0.30 151	0.71 204	0.72 226	0.66 212	0.77 218	0.57 205	0.31 144	0.70 293	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.16 200	0.27 403

iGMRVC	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.29 133	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.61 199	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

RAFT-RH_RVC	0.57 373	0.18 62	0.44 171	0.38 126	0.23 125	0.56 283	0.24 66	0.61 126	0.73 236	1.18 470	3.90 542	0.55 195	0.40 212	0.67 269	0.38 229	0.14 77	0.11 103	0.20 293	0.15 186	0.12 33	0.14 130

iRAFT	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.21 35	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.61 199	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

test-2	0.38 176	0.19 91	0.42 146	0.43 286	0.24 165	0.40 190	0.39 300	0.55 97	0.64 189	0.89 365	0.84 261	0.65 261	0.37 184	0.39 48	0.29 129	0.14 77	0.12 169	0.20 293	0.18 297	0.15 152	0.12 60

GMM-Stereo	0.44 245	0.20 126	0.39 113	0.42 246	0.25 195	0.50 246	0.44 360	0.72 215	0.57 169	0.77 283	1.37 457	0.76 326	0.38 192	0.62 221	0.34 185	0.15 144	0.10 42	0.20 293	0.19 325	0.17 226	0.28 413

RAFT-IKP	0.36 140	0.24 244	0.51 247	0.42 246	0.22 97	0.24 23	0.27 103	0.63 138	0.39 84	0.63 191	0.73 197	0.57 205	0.38 192	0.61 199	0.39 239	0.18 259	0.12 169	0.20 293	0.16 214	0.21 320	0.16 200

TestStereo	0.39 189	0.32 382	0.42 146	0.45 325	0.20 64	0.41 201	0.38 282	0.69 185	0.66 198	0.56 165	0.78 227	0.48 170	0.43 224	0.59 181	0.37 214	0.18 259	0.13 239	0.20 293	0.15 186	0.23 365	0.14 130

delet	0.57 373	0.25 275	0.63 340	0.46 350	0.34 398	1.05 459	0.51 407	1.04 346	0.94 370	0.90 373	0.99 342	0.90 375	0.68 368	0.87 375	0.78 404	0.18 259	0.18 373	0.20 293	0.21 367	0.17 226	0.17 243

UNet	0.55 358	0.27 325	0.72 384	0.45 325	0.41 436	0.97 436	0.40 313	1.01 337	0.80 274	0.87 348	0.90 294	1.03 411	0.75 405	0.76 330	0.67 381	0.19 296	0.15 300	0.20 293	0.17 266	0.21 320	0.18 267

UPFNet	0.55 358	0.26 309	0.59 324	0.46 350	0.38 420	0.83 411	0.48 385	1.03 345	0.80 274	0.92 383	0.91 302	0.85 353	0.67 360	0.87 375	0.78 404	0.20 317	0.21 408	0.20 293	0.20 348	0.20 308	0.15 169

aanetorigin	0.85 458	0.58 485	1.98 521	0.50 399	0.40 431	0.66 347	0.70 464	0.72 215	1.01 400	2.44 531	2.00 505	1.32 463	1.25 494	0.96 412	1.16 477	0.20 317	0.19 391	0.20 293	0.20 348	0.27 408	0.33 445

ac_64	0.54 349	0.24 244	0.58 316	0.46 350	0.28 290	0.79 393	0.44 360	1.11 376	0.63 185	0.94 393	0.85 270	1.06 424	0.70 375	0.76 330	0.72 395	0.22 353	0.18 373	0.20 293	0.19 325	0.18 256	0.16 200

HGLStereo	0.58 385	0.30 370	0.65 350	0.51 411	0.38 420	0.78 387	0.45 367	1.07 362	0.82 296	0.89 365	1.16 412	0.88 367	0.91 456	0.80 351	0.74 398	0.21 333	0.21 408	0.20 293	0.18 297	0.19 291	0.22 346

MSMDNet	0.49 295	0.25 275	0.56 305	0.40 187	0.27 267	0.64 333	0.32 187	0.99 330	0.99 394	0.87 348	1.07 378	0.79 341	0.46 245	0.61 199	0.44 279	0.17 224	0.13 239	0.20 293	0.16 214	0.25 389	0.20 309

AIO-test2	0.40 204	0.21 159	0.44 171	0.48 378	0.26 232	0.44 226	0.38 282	0.79 262	1.28 475	0.37 85	0.87 281	0.38 107	0.30 140	0.50 125	0.28 111	0.16 187	0.13 239	0.21 336	0.24 416	0.15 152	0.15 169

test_sample4	0.49 295	0.27 325	0.55 293	0.36 89	0.23 125	0.70 362	0.37 264	1.22 427	0.86 315	0.82 308	0.86 274	0.62 243	0.58 305	0.71 303	0.49 313	0.21 333	0.16 326	0.21 336	0.20 348	0.22 345	0.21 327

PCWNet_CMD	0.49 295	0.25 275	0.56 305	0.40 187	0.27 267	0.64 333	0.32 187	0.98 326	0.99 394	0.87 348	1.07 378	0.78 334	0.46 245	0.61 199	0.44 279	0.17 224	0.13 239	0.21 336	0.16 214	0.26 399	0.20 309

ToySt	0.52 337	0.27 325	0.93 444	0.42 246	0.28 290	0.67 356	0.56 431	0.88 291	0.79 265	0.61 180	0.85 270	0.92 386	0.70 375	0.72 308	0.61 367	0.16 187	0.17 358	0.21 336	0.21 367	0.22 345	0.21 327

Wz-Net-LNSev	0.75 436	0.54 473	1.59 507	0.51 411	0.41 436	1.16 475	0.79 486	1.27 445	1.13 444	1.04 436	1.14 404	1.11 438	0.94 463	0.93 400	1.00 453	0.24 389	0.22 417	0.21 336	0.19 325	0.26 399	0.27 403

Sa-1000	0.49 295	0.25 275	0.45 179	0.46 350	0.25 195	0.64 333	0.34 215	0.85 279	0.95 374	0.85 333	1.51 479	0.55 195	0.44 231	0.94 403	0.31 156	0.16 187	0.12 169	0.21 336	0.20 348	0.15 152	0.14 130

SA	0.45 254	0.26 309	0.50 238	0.47 370	0.24 165	0.46 236	0.36 251	0.79 262	1.00 398	0.61 180	1.04 365	0.50 178	0.50 262	0.98 421	0.33 173	0.16 187	0.13 239	0.21 336	0.19 325	0.15 152	0.14 130

dd	0.44 245	0.40 431	0.62 336	0.44 311	0.26 232	0.51 251	0.38 282	0.72 215	1.07 427	0.60 175	0.66 179	0.43 143	0.40 212	0.68 278	0.53 336	0.24 389	0.15 300	0.21 336	0.16 214	0.24 378	0.19 278

IRAFT_RVC	0.43 239	0.20 126	0.52 268	0.45 325	0.24 165	0.26 44	0.51 407	0.76 247	0.78 258	0.77 283	0.80 243	0.73 310	0.50 262	0.74 313	0.39 239	0.18 259	0.10 42	0.21 336	0.17 266	0.17 226	0.15 169

rafts_anoy	0.38 176	0.22 189	0.38 105	0.43 286	0.28 290	0.32 124	0.32 187	0.70 197	0.91 349	0.59 172	0.66 179	0.45 156	0.33 158	0.49 120	0.41 265	0.16 187	0.12 169	0.21 336	0.23 402	0.18 256	0.16 200

EDNetEfficient	1.47 515	0.82 505	6.28 547	0.48 378	0.40 431	0.73 375	0.83 492	0.95 317	2.77 536	3.48 548	1.95 502	1.64 501	2.12 530	1.42 488	3.84 538	0.21 333	0.19 391	0.21 336	0.21 367	0.43 479	0.42 478

DSFCA	0.57 373	0.27 325	0.71 378	0.41 214	0.36 411	0.78 387	0.53 417	1.08 367	0.85 309	1.08 452	0.84 261	0.90 375	0.66 351	1.05 440	0.63 374	0.26 406	0.22 417	0.21 336	0.21 367	0.22 345	0.20 309

DMCA	0.47 272	0.27 325	0.59 324	0.39 150	0.29 313	0.53 264	0.34 215	0.98 326	0.70 217	0.78 294	0.83 258	0.79 341	0.55 282	0.54 148	0.57 351	0.21 333	0.16 326	0.21 336	0.16 214	0.19 291	0.22 346

DN-CSS_ROB	0.45 254	0.27 325	0.74 393	0.41 214	0.29 313	0.43 216	0.29 133	0.80 265	0.78 258	0.73 258	1.08 384	0.48 170	0.45 238	0.81 356	0.40 260	0.15 144	0.12 169	0.21 336	0.19 325	0.18 256	0.17 243

G2L-Stereo	0.51 323	0.25 275	0.55 293	0.44 311	0.27 267	0.46 236	0.47 378	0.98 326	0.81 283	0.86 343	0.90 294	0.91 381	0.56 289	0.88 381	0.80 412	0.21 333	0.17 358	0.22 350	0.18 297	0.17 226	0.22 346

DDVS	0.53 344	0.32 382	0.63 340	0.42 246	0.31 349	0.71 367	0.35 238	0.95 317	0.69 213	0.86 343	0.90 294	1.11 438	0.46 245	0.90 391	0.67 381	0.23 379	0.17 358	0.22 350	0.18 297	0.25 389	0.28 413

test_sample6	0.51 323	0.27 325	0.55 293	0.38 126	0.23 125	0.64 333	0.39 300	1.18 406	0.88 333	0.84 321	1.06 374	0.66 273	0.61 323	0.75 320	0.52 325	0.23 379	0.17 358	0.22 350	0.22 389	0.24 378	0.23 370

test_sample5	0.50 309	0.28 341	0.55 293	0.37 107	0.23 125	0.65 340	0.38 282	1.19 410	0.86 315	0.81 306	0.97 330	0.64 255	0.60 317	0.72 308	0.48 304	0.22 353	0.16 326	0.22 350	0.21 367	0.23 365	0.22 346

CAS++	0.33 115	0.25 275	0.39 113	0.38 126	0.26 232	0.32 124	0.24 66	0.87 284	0.53 159	0.48 142	0.46 103	0.26 45	0.21 35	0.50 125	0.26 70	0.23 379	0.20 400	0.22 350	0.17 266	0.21 320	0.17 243
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 323	0.28 341	0.55 293	0.37 107	0.23 125	0.65 340	0.38 282	1.19 410	0.86 315	0.84 321	1.06 374	0.64 255	0.60 317	0.72 308	0.48 304	0.22 353	0.16 326	0.22 350	0.21 367	0.23 365	0.22 346

ttt	0.56 367	0.27 325	0.49 226	0.39 150	0.25 195	0.65 340	0.42 344	1.24 432	1.08 431	0.76 275	1.10 386	0.63 248	0.51 267	0.95 409	1.03 459	0.25 401	0.22 417	0.22 350	0.21 367	0.25 389	0.25 389

CASnet	0.30 87	0.20 126	0.34 57	0.42 246	0.17 10	0.25 41	0.24 66	0.53 88	0.56 162	0.54 160	0.54 143	0.39 115	0.24 58	0.41 60	0.26 70	0.15 144	0.10 42	0.22 350	0.18 297	0.18 256	0.12 60
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.58 385	0.29 355	0.83 417	0.48 378	0.35 404	0.39 182	0.48 385	1.04 346	0.99 394	0.87 348	0.79 232	1.08 429	1.15 488	1.35 483	0.51 320	0.18 259	0.15 300	0.22 350	0.19 325	0.17 226	0.21 327

CASS	0.46 261	0.28 341	0.45 179	0.48 378	0.22 97	0.63 324	0.34 215	0.99 330	0.66 198	0.76 275	0.86 274	0.61 236	0.58 305	0.58 173	0.44 279	0.29 437	0.16 326	0.22 350	0.18 297	0.23 365	0.28 413
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.47 272	0.26 309	0.47 204	0.46 350	0.29 313	0.78 387	0.34 215	0.99 330	0.80 274	0.77 283	0.80 243	0.64 255	0.54 278	0.66 259	0.56 345	0.21 333	0.15 300	0.22 350	0.19 325	0.18 256	0.19 278

BSDual-CNN	0.48 282	0.26 309	0.47 204	0.46 350	0.29 313	0.75 383	0.46 370	0.99 330	0.80 274	0.77 283	0.80 243	0.76 326	0.59 311	0.66 259	0.48 304	0.21 333	0.15 300	0.22 350	0.19 325	0.18 256	0.19 278

hknet	0.51 323	0.26 309	0.58 316	0.46 350	0.29 313	0.75 383	0.46 370	0.99 330	0.89 338	0.77 283	0.80 243	0.96 392	0.67 360	0.75 320	0.50 316	0.19 296	0.15 300	0.22 350	0.19 325	0.18 256	0.19 278

RAFT	0.46 261	0.23 222	0.52 268	0.48 378	0.27 267	0.55 277	0.47 378	0.68 175	0.60 181	0.83 315	0.82 253	1.00 403	0.56 289	0.76 330	0.37 214	0.18 259	0.16 326	0.22 350	0.20 348	0.16 200	0.14 130

Anonymous3	0.47 272	0.35 399	0.91 443	0.50 399	0.38 420	0.81 405	0.55 427	0.76 247	0.66 198	0.52 150	0.65 175	0.44 147	0.45 238	0.66 259	0.39 239	0.25 401	0.25 443	0.22 350	0.21 367	0.23 365	0.24 381

ADLNet	0.57 373	0.29 355	0.58 316	0.46 350	0.35 404	0.80 399	0.46 370	1.14 390	0.88 333	1.03 431	0.98 334	0.92 386	0.66 351	0.71 303	0.83 417	0.22 353	0.16 326	0.22 350	0.22 389	0.22 345	0.23 370

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 358	0.33 390	0.71 378	0.46 350	0.31 349	0.66 347	0.43 352	1.07 362	0.89 338	0.93 386	0.91 302	0.98 396	0.61 323	0.76 330	0.64 376	0.22 353	0.18 373	0.22 350	0.22 389	0.22 345	0.24 381
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	0.55 358	0.37 410	0.67 357	0.42 246	0.31 349	0.50 246	0.43 352	1.22 427	0.73 236	0.86 343	1.05 368	0.85 353	0.58 305	0.90 391	0.56 345	0.29 437	0.23 426	0.22 350	0.22 389	0.26 399	0.26 393

StereoDRNet-Refined	0.61 400	0.33 390	0.63 340	0.47 370	0.31 349	0.94 431	0.41 333	1.04 346	0.97 386	1.15 468	1.13 400	1.00 403	0.74 402	0.93 400	0.93 438	0.18 259	0.13 239	0.22 350	0.21 367	0.20 308	0.21 327
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.60 396	0.29 355	0.53 276	0.50 399	0.33 386	0.76 386	0.51 407	1.02 340	0.94 370	1.07 451	1.16 412	1.21 452	0.73 396	0.98 421	0.75 400	0.21 333	0.20 400	0.22 350	0.23 402	0.22 345	0.20 309

ITSA-stereo	0.54 349	0.29 355	0.55 293	0.41 214	0.23 125	0.59 307	0.35 238	1.31 458	1.25 469	0.82 308	0.80 243	0.72 305	0.58 305	0.89 383	0.72 395	0.22 353	0.18 373	0.23 370	0.22 389	0.22 345	0.29 419

mmm	0.47 272	0.28 341	0.51 247	0.39 150	0.25 195	0.61 314	0.38 282	1.00 336	0.60 181	0.77 283	1.07 378	0.65 261	0.53 271	0.61 199	0.49 313	0.18 259	0.15 300	0.23 370	0.20 348	0.21 320	0.20 309

LL-Strereo2	0.36 140	0.25 275	0.52 268	0.43 286	0.27 267	0.36 156	0.27 103	0.70 197	0.46 134	0.55 162	0.53 140	0.65 261	0.24 58	0.69 285	0.32 163	0.14 77	0.13 239	0.23 370	0.20 348	0.19 291	0.14 130

fast-acv-ft	0.66 413	0.32 382	0.80 406	0.46 350	0.34 398	1.26 484	0.50 404	0.91 298	1.00 398	1.05 441	1.36 454	1.28 457	0.84 434	0.81 356	0.90 431	0.22 353	0.24 435	0.23 370	0.23 402	0.21 320	0.22 346

ssnet_v2	0.61 400	0.29 355	0.69 373	0.45 325	0.30 337	0.93 429	0.62 450	1.20 417	1.03 409	0.97 413	0.81 251	0.98 396	0.67 360	0.84 368	0.97 450	0.26 406	0.23 426	0.23 370	0.24 416	0.20 308	0.21 327

WZ-Net	1.29 504	0.64 491	5.42 545	0.64 487	0.52 483	1.37 490	1.29 525	1.41 482	1.77 517	1.56 499	1.69 491	1.74 503	1.41 503	2.50 534	2.16 519	0.28 427	0.21 408	0.23 370	0.25 429	0.39 469	0.41 475

PFNet+	0.41 219	0.20 126	0.53 276	0.40 187	0.25 195	0.28 71	0.22 45	0.66 158	0.76 251	0.85 333	0.79 232	0.63 248	0.34 164	0.75 320	0.37 214	0.20 317	0.14 277	0.23 370	0.20 348	0.17 226	0.21 327

ARAFT	0.48 282	0.25 275	0.82 413	0.42 246	0.25 195	0.56 283	0.54 424	0.82 273	0.82 296	0.92 383	0.75 211	0.75 319	0.48 254	0.89 383	0.37 214	0.15 144	0.12 169	0.23 370	0.22 389	0.14 109	0.14 130

RAFT + AFF	0.54 349	0.30 370	0.84 424	0.51 411	0.32 374	0.63 324	0.57 433	1.05 353	0.95 374	0.80 302	0.87 281	0.85 353	0.57 301	0.87 375	0.51 320	0.18 259	0.21 408	0.23 370	0.22 389	0.19 291	0.19 278

PSMNet-RSSM	0.50 309	0.24 244	0.41 134	0.43 286	0.26 232	0.51 251	0.40 313	1.16 396	0.79 265	0.75 269	1.07 378	0.87 363	0.69 370	0.66 259	0.52 325	0.24 389	0.16 326	0.23 370	0.26 439	0.20 308	0.20 309

RTSC	0.93 466	0.54 473	1.59 507	0.56 458	0.40 431	1.17 479	0.55 427	1.44 489	1.82 518	1.53 498	1.26 434	1.15 448	0.82 429	1.70 507	2.44 522	0.26 406	0.20 400	0.23 370	0.24 416	0.31 430	0.32 436

ADCRef	0.84 453	0.46 453	1.60 510	0.52 428	0.45 459	1.08 461	0.52 413	1.13 388	1.03 409	1.22 477	1.43 468	0.87 363	0.93 460	0.91 394	3.35 533	0.19 296	0.16 326	0.23 370	0.23 402	0.23 365	0.22 346

CFNet	0.53 344	0.30 370	0.53 276	0.42 246	0.28 290	0.73 375	0.35 238	1.21 420	1.01 400	0.74 265	1.07 378	0.85 353	0.60 317	0.83 364	0.58 358	0.19 296	0.15 300	0.23 370	0.23 402	0.21 320	0.17 243

NaN_ROB	0.73 427	0.46 453	0.89 440	0.52 428	0.34 398	0.98 441	1.11 512	1.28 450	1.20 463	1.27 485	0.96 321	1.08 429	0.79 421	1.34 482	0.78 404	0.24 389	0.30 472	0.23 370	0.24 416	0.23 365	0.26 393

rvit_0105_6	0.40 204	0.28 341	0.68 364	0.51 411	0.30 337	0.39 182	0.41 333	0.53 88	0.68 206	0.41 113	0.45 99	0.50 178	0.45 238	0.55 149	0.37 214	0.28 427	0.26 452	0.24 384	0.22 389	0.22 345	0.17 243

DCVSM-stereo	0.51 323	0.28 341	0.56 305	0.39 150	0.29 313	0.55 277	0.28 118	0.78 255	0.78 258	1.11 463	0.77 218	1.04 416	0.76 414	0.65 247	0.52 325	0.20 317	0.20 400	0.24 384	0.21 367	0.25 389	0.31 432

Wz-Net-MNSev	0.81 446	0.42 442	1.64 513	0.51 411	0.41 436	1.46 495	0.95 503	1.24 432	1.26 473	1.31 487	1.25 430	1.17 449	0.83 431	1.21 463	1.06 467	0.22 353	0.19 391	0.24 384	0.23 402	0.29 418	0.26 393

AACVNet	0.52 337	0.25 275	0.56 305	0.48 378	0.29 313	0.55 277	0.38 282	0.96 322	0.59 174	0.83 315	1.03 362	1.03 411	0.77 419	0.91 394	0.58 358	0.22 353	0.18 373	0.24 384	0.18 297	0.24 378	0.22 346

CFNet_pseudo	0.47 272	0.25 275	0.55 293	0.38 126	0.28 290	0.58 298	0.32 187	0.89 292	0.90 343	0.83 315	1.03 362	0.75 319	0.48 254	0.61 199	0.46 289	0.17 224	0.13 239	0.24 384	0.16 214	0.26 399	0.21 327

pcwnet_v2	0.60 396	0.29 355	0.89 440	0.46 350	0.36 411	0.62 318	0.38 282	1.33 467	1.24 467	1.02 428	1.27 438	0.71 290	0.59 311	0.71 303	0.51 320	0.28 427	0.21 408	0.24 384	0.23 402	0.29 418	0.30 424

HCRNet	0.46 261	0.35 399	0.45 179	0.54 449	0.26 232	0.52 259	0.29 133	0.87 284	0.64 189	0.75 269	0.82 253	0.76 326	0.53 271	0.70 293	0.38 229	0.24 389	0.16 326	0.24 384	0.20 348	0.21 320	0.20 309

GwcNet	0.73 427	0.39 423	1.37 493	0.53 437	0.43 448	1.10 463	0.52 413	1.27 445	1.19 460	1.05 441	1.41 462	1.06 424	0.86 442	0.98 421	1.01 454	0.26 406	0.24 435	0.24 384	0.23 402	0.23 365	0.28 413

CFNet-ft	0.50 309	0.25 275	0.39 113	0.41 214	0.26 232	0.66 347	0.37 264	0.91 298	0.87 322	0.67 221	1.00 346	1.05 420	0.70 375	0.68 278	0.57 351	0.23 379	0.16 326	0.24 384	0.21 367	0.24 378	0.19 278

ADCP+	1.18 496	0.37 410	3.09 531	0.50 399	0.52 483	1.48 497	0.61 448	1.32 464	1.07 427	1.21 473	1.16 412	1.08 429	1.11 481	1.63 502	7.17 550	0.20 317	0.16 326	0.24 384	0.22 389	0.29 418	0.22 346

CFNet_RVC	0.50 309	0.25 275	0.39 113	0.41 214	0.26 232	0.66 347	0.37 264	0.91 298	0.87 322	0.67 221	1.00 346	1.05 420	0.70 375	0.68 278	0.57 351	0.23 379	0.16 326	0.24 384	0.21 367	0.24 378	0.19 278

ccs_rob	0.47 272	0.25 275	0.55 293	0.38 126	0.28 290	0.58 298	0.32 187	0.89 292	0.90 343	0.83 315	1.02 352	0.75 319	0.48 254	0.61 199	0.46 289	0.17 224	0.12 169	0.24 384	0.16 214	0.26 399	0.21 327

PWCDC_ROB	0.93 466	0.54 473	0.97 455	0.78 511	0.41 436	1.03 452	0.42 344	1.39 476	2.34 530	1.04 436	3.73 539	0.80 345	1.12 483	1.29 472	1.04 464	0.37 481	0.22 417	0.24 384	0.20 348	0.36 457	0.31 432

YMNet	0.68 417	0.40 431	1.01 458	0.53 437	0.46 468	1.04 454	0.48 385	1.06 358	0.81 283	1.21 473	1.31 446	1.11 438	0.73 396	0.89 383	0.96 445	0.27 416	0.31 480	0.25 397	0.25 429	0.25 389	0.24 381

YMNet_1	0.68 417	0.40 431	1.01 458	0.53 437	0.46 468	1.04 454	0.48 385	1.06 358	0.81 283	1.21 473	1.31 446	1.11 438	0.73 396	0.89 383	0.96 445	0.27 416	0.31 480	0.25 397	0.25 429	0.25 389	0.24 381

rvit_0105_5	0.44 245	0.32 382	0.79 405	0.51 411	0.29 313	0.44 226	0.43 352	0.62 130	0.76 251	0.51 147	0.52 133	0.61 236	0.53 271	0.58 173	0.38 229	0.28 427	0.25 443	0.25 397	0.24 416	0.22 345	0.20 309

rvit_0105_4	0.42 226	0.30 370	0.77 401	0.52 428	0.29 313	0.41 201	0.44 360	0.57 109	0.75 246	0.45 127	0.48 111	0.56 201	0.49 259	0.58 173	0.37 214	0.28 427	0.26 452	0.25 397	0.22 389	0.24 378	0.19 278

UGAM	0.54 349	0.23 222	0.51 247	0.46 350	0.26 232	0.40 190	0.52 413	0.65 151	1.19 460	0.78 294	1.15 407	1.38 479	0.56 289	1.03 437	0.56 345	0.18 259	0.15 300	0.25 397	0.21 367	0.15 152	0.13 102

ffm	0.47 272	0.28 341	0.68 364	0.39 150	0.26 232	0.56 283	0.40 313	0.72 215	1.13 444	0.76 275	0.98 334	0.71 290	0.55 282	0.61 199	0.26 70	0.17 224	0.11 103	0.25 397	0.21 367	0.16 200	0.17 243

ff1	0.56 367	0.28 341	0.68 364	0.39 150	0.26 232	0.56 283	0.40 313	0.72 215	1.13 444	0.76 275	0.98 334	0.71 290	0.55 282	1.25 465	1.46 494	0.17 224	0.11 103	0.25 397	0.21 367	0.16 200	0.17 243

mmx	0.59 389	0.28 341	0.68 364	0.39 150	0.26 232	0.56 283	0.40 313	1.24 432	1.06 419	0.76 275	0.98 334	0.71 290	0.55 282	1.25 465	1.46 494	0.21 333	0.16 326	0.25 397	0.21 367	0.24 378	0.22 346

xxx	0.59 389	0.28 341	0.68 364	0.39 150	0.26 232	0.56 283	0.40 313	1.24 432	1.06 419	0.76 275	0.98 334	0.71 290	0.55 282	1.25 465	1.46 494	0.21 333	0.16 326	0.25 397	0.21 367	0.24 378	0.22 346

StereoVision	0.43 239	0.29 355	0.54 289	0.50 399	0.28 290	0.37 168	0.38 282	0.75 243	0.63 185	0.46 133	1.11 391	0.53 191	0.38 192	0.57 168	0.34 185	0.21 333	0.24 435	0.25 397	0.24 416	0.26 399	0.17 243

Wz-Net-SNSev	0.99 478	0.80 504	3.00 530	0.57 462	0.46 468	0.94 431	1.22 522	1.40 480	1.28 475	1.04 436	1.33 449	1.46 484	0.90 455	2.06 521	1.65 503	0.26 406	0.24 435	0.25 397	0.26 439	0.33 441	0.30 424

NINENet	0.52 337	0.30 370	0.55 293	0.46 350	0.33 386	0.78 387	0.34 215	1.18 406	0.91 349	0.84 321	0.97 330	0.64 255	0.54 278	0.74 313	0.56 345	0.23 379	0.20 400	0.25 397	0.18 297	0.22 345	0.22 346

SACVNet	0.61 400	0.36 408	0.67 357	0.57 462	0.37 414	0.65 340	0.47 378	1.16 396	0.80 274	1.04 436	1.06 374	1.02 409	0.81 428	0.99 426	0.57 351	0.28 427	0.21 408	0.25 397	0.24 416	0.30 426	0.39 465

PSM-AAD	0.48 282	0.21 159	0.39 113	0.44 311	0.23 125	0.56 283	0.47 378	0.67 169	0.73 236	1.08 452	1.12 393	0.58 220	0.87 445	0.63 232	0.33 173	0.15 144	0.11 103	0.25 397	0.26 439	0.18 256	0.42 478

EDNetEfficientorigin	9.96 560	1.17 525	175.17 579	0.49 388	0.37 414	1.13 470	0.74 478	1.27 445	2.70 535	3.16 545	2.49 516	2.28 518	2.15 531	1.88 515	2.27 521	0.21 333	0.19 391	0.25 397	0.20 348	0.54 503	0.53 510

ADCL	1.10 486	0.42 442	1.57 506	0.51 411	0.41 436	1.71 513	0.92 500	1.36 474	1.45 496	1.33 488	1.56 482	1.22 455	1.26 495	1.45 492	5.27 545	0.22 353	0.19 391	0.25 397	0.25 429	0.29 418	0.29 419

DPSNet	1.08 485	0.44 447	2.64 529	0.54 449	0.42 445	1.59 504	1.25 523	2.39 534	1.50 501	1.13 466	1.12 393	1.51 492	2.19 533	1.44 491	1.51 499	0.35 474	0.25 443	0.25 397	0.21 367	0.49 493	0.39 465

StereoDRNet	0.67 414	0.35 399	0.82 413	0.53 437	0.44 453	1.03 452	0.53 417	1.51 498	1.06 419	1.13 466	0.91 302	1.07 428	0.74 402	0.87 375	0.95 443	0.24 389	0.19 391	0.25 397	0.23 402	0.27 408	0.22 346

GMStereo_Zeroshot	0.51 323	0.46 453	0.80 406	0.50 399	0.28 290	0.57 292	0.30 151	0.75 243	0.79 265	0.88 358	0.94 313	0.90 375	0.37 184	0.77 337	0.46 289	0.27 416	0.14 277	0.26 415	0.15 186	0.39 469	0.19 278

CFNet_ucs	0.51 323	0.25 275	0.58 316	0.39 150	0.31 349	0.59 307	0.35 238	1.04 346	0.95 374	0.89 365	1.19 422	0.80 345	0.49 259	0.66 259	0.45 285	0.21 333	0.16 326	0.26 415	0.18 297	0.27 408	0.23 370

Wz-Net-TNSev	1.23 499	1.24 526	5.25 544	0.51 411	0.43 448	1.49 500	1.09 511	1.58 508	1.42 493	1.25 482	1.26 434	1.58 499	1.52 510	1.97 518	1.95 509	0.33 460	0.32 487	0.26 415	0.30 458	0.41 473	0.43 483

psm_up	0.57 373	0.27 325	0.52 268	0.50 399	0.33 386	0.65 340	0.60 446	1.07 362	0.84 303	0.87 348	0.91 302	1.00 403	1.06 476	0.80 351	0.66 378	0.22 353	0.25 443	0.26 415	0.23 402	0.22 345	0.21 327

FADNet-RVC-Resample	0.58 385	0.35 399	1.34 491	0.50 399	0.34 398	0.73 375	0.43 352	1.09 370	0.96 381	0.83 315	0.87 281	0.76 326	0.66 351	0.77 337	0.52 325	0.19 296	0.18 373	0.26 415	0.27 445	0.28 416	0.29 419

TDLM	0.59 389	0.35 399	0.57 314	0.53 437	0.32 374	0.67 356	0.72 471	1.09 370	1.03 409	0.84 321	1.11 391	0.84 351	0.71 380	0.96 412	0.61 367	0.28 427	0.18 373	0.26 415	0.22 389	0.27 408	0.21 327

DRN-Test	0.68 417	0.34 395	0.77 401	0.52 428	0.40 431	1.14 471	0.61 448	1.56 505	1.04 413	1.18 470	1.10 386	1.05 420	0.72 391	0.82 362	1.01 454	0.24 389	0.18 373	0.26 415	0.25 429	0.26 399	0.23 370

SANet	1.15 491	0.45 448	1.40 496	0.50 399	0.32 374	1.54 503	1.21 520	1.49 494	3.35 542	1.61 500	2.41 515	2.32 521	1.80 521	1.57 499	1.27 484	0.28 427	0.25 443	0.26 415	0.24 416	0.36 457	0.32 436

test_sample7	0.54 349	0.30 370	0.55 293	0.37 107	0.28 290	0.63 324	0.47 378	1.11 376	0.92 355	0.93 386	0.89 288	0.86 357	0.71 380	0.74 313	0.53 336	0.27 416	0.22 417	0.27 423	0.26 439	0.27 408	0.26 393

coex-ft	6.50 557	1.57 537	87.99 578	0.49 388	0.38 420	1.41 492	1.21 520	1.21 420	7.96 554	12.14 562	2.78 525	2.74 525	3.83 547	1.30 478	3.19 532	0.24 389	0.23 426	0.27 423	0.24 416	0.48 489	0.40 470

FINET	0.75 436	0.45 448	1.38 494	0.48 378	0.46 468	0.98 441	1.00 507	1.22 427	1.69 514	0.91 382	1.25 430	0.74 314	0.74 402	1.09 445	0.82 416	0.37 481	0.31 480	0.27 423	0.24 416	0.35 453	0.34 447

psmorigin	0.84 453	0.53 466	2.21 525	0.50 399	0.41 436	0.86 419	0.57 433	1.08 367	0.90 343	1.50 495	1.42 466	1.50 490	1.09 479	1.29 472	1.03 459	0.32 453	0.33 492	0.27 423	0.27 445	0.34 448	0.45 489

FADNet_RVC	0.58 385	0.39 423	1.26 480	0.45 325	0.32 374	0.55 277	0.34 215	1.12 381	0.90 343	0.68 230	0.90 294	0.61 236	0.71 380	1.03 437	0.80 412	0.21 333	0.18 373	0.27 423	0.23 402	0.33 441	0.30 424

FADNet	0.63 409	0.53 466	1.20 475	0.46 350	0.44 453	0.66 347	0.41 333	1.24 432	1.07 427	0.70 239	0.84 261	0.98 396	0.65 349	0.87 375	0.54 341	0.29 437	0.30 472	0.27 423	0.30 458	0.48 489	0.36 456

STTStereo	0.57 373	0.39 423	0.87 436	0.45 325	0.32 374	0.62 318	0.45 367	1.01 337	0.87 322	1.01 424	0.91 302	0.95 389	0.58 305	0.77 337	0.66 378	0.25 401	0.24 435	0.27 423	0.33 476	0.25 389	0.26 393

RYNet	0.76 439	0.37 410	0.74 393	0.54 449	0.67 508	1.35 489	0.68 460	1.28 450	1.21 466	1.10 460	0.90 294	1.31 461	0.94 463	1.01 432	1.30 485	0.22 353	0.16 326	0.27 423	0.23 402	0.43 479	0.45 489

GANet	0.74 432	0.38 418	0.63 340	0.54 449	0.35 404	1.01 448	0.95 503	1.15 394	0.95 374	1.09 456	2.00 505	1.14 447	0.92 458	1.29 472	0.75 400	0.25 401	0.27 458	0.27 423	0.23 402	0.32 436	0.24 381

XPNet_ROB	0.73 427	0.38 418	0.80 406	0.53 437	0.40 431	0.80 399	0.83 492	1.21 420	0.96 381	1.37 490	1.17 417	1.37 475	0.87 445	1.14 451	0.99 452	0.33 460	0.25 443	0.27 423	0.24 416	0.31 430	0.29 419

SGM_RVC	1.04 481	0.30 370	0.47 204	0.41 214	0.23 125	1.73 514	0.77 482	1.63 513	1.30 481	2.39 529	1.99 504	2.64 524	1.78 520	2.22 527	1.40 490	0.28 427	0.27 458	0.27 423	0.25 429	0.25 389	0.25 389
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
hitnet-ft	0.57 373	0.29 355	0.43 165	0.42 246	0.29 313	0.81 405	0.40 313	0.98 326	0.91 349	0.84 321	1.01 350	1.13 446	0.72 391	0.83 364	0.71 392	0.28 427	0.21 408	0.28 434	0.22 389	0.29 418	0.27 403

FAT-Stereo	0.75 436	0.34 395	0.81 412	0.51 411	0.38 420	0.78 387	0.63 453	1.39 476	1.32 483	1.05 441	1.40 460	1.58 499	1.14 486	0.92 396	0.91 434	0.29 437	0.28 465	0.28 434	0.23 402	0.28 416	0.41 475

FADNet-RVC	0.62 406	0.56 481	1.29 485	0.47 370	0.39 428	0.63 324	0.40 313	1.16 396	0.91 349	0.71 250	0.86 274	1.04 416	0.55 282	0.99 426	0.78 404	0.27 416	0.26 452	0.28 434	0.29 457	0.32 436	0.31 432

S-Stereo	0.76 439	0.36 408	1.10 467	0.57 462	0.46 468	0.83 411	0.59 443	1.31 458	1.62 510	0.98 416	1.41 462	1.11 438	0.93 460	0.85 371	1.07 470	0.27 416	0.31 480	0.28 434	0.25 429	0.33 441	0.50 502

CVANet_RVC	0.59 389	0.35 399	0.54 289	0.49 388	0.33 386	0.70 362	0.67 457	1.12 381	0.97 386	0.88 358	1.05 368	1.01 407	0.72 391	0.94 403	0.55 343	0.30 444	0.20 400	0.28 434	0.26 439	0.32 436	0.23 370

UCFNet_RVC	0.50 309	0.27 325	0.37 95	0.40 187	0.27 267	0.66 347	0.42 344	1.18 406	0.86 315	0.70 239	0.89 288	0.91 381	0.60 317	0.62 221	0.48 304	0.24 389	0.18 373	0.28 434	0.27 445	0.25 389	0.24 381

AdaStereo	0.52 337	0.34 395	0.53 276	0.49 388	0.25 195	0.71 367	0.36 251	1.24 432	0.91 349	0.77 283	0.98 334	0.75 319	0.50 262	0.71 303	0.51 320	0.27 416	0.13 239	0.28 434	0.18 297	0.23 365	0.18 267
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.
PWC_ROB	0.92 465	0.57 482	1.64 513	0.53 437	0.33 386	0.93 429	0.39 300	1.42 487	1.51 502	1.66 505	2.57 519	1.18 450	1.11 481	1.50 496	1.54 500	0.26 406	0.18 373	0.28 434	0.20 348	0.30 426	0.32 436

rvit_0105_3	0.48 282	0.35 399	0.85 430	0.56 458	0.31 349	0.48 244	0.48 385	0.65 151	0.81 283	0.66 212	0.59 159	0.66 273	0.56 289	0.66 259	0.41 265	0.30 444	0.27 458	0.29 442	0.28 451	0.21 320	0.21 327

GASNet	0.70 423	0.77 501	1.16 473	0.71 504	0.49 475	0.62 318	0.48 385	1.12 381	1.05 415	0.98 416	0.84 261	0.94 388	0.82 429	1.41 487	0.85 420	0.33 460	0.22 417	0.29 442	0.28 451	0.44 482	0.26 393

Syn2CoEx	0.74 432	0.55 479	1.17 474	0.66 491	0.45 459	0.89 425	0.56 431	1.54 500	1.15 450	0.95 398	1.35 453	1.03 411	1.03 472	0.96 412	0.89 425	0.31 448	0.27 458	0.29 442	0.24 416	0.23 365	0.27 403

stereogan	0.83 452	0.33 390	0.89 440	0.61 477	0.51 481	1.80 515	0.50 404	1.41 482	1.39 490	1.05 441	1.47 475	1.56 498	1.04 474	1.32 481	0.87 422	0.29 437	0.29 467	0.29 442	0.25 429	0.39 469	0.40 470

RTS	2.03 529	1.03 521	11.50 554	0.68 496	0.63 503	2.71 530	1.56 536	1.55 501	2.32 528	1.93 516	2.57 519	1.32 463	1.32 497	5.20 551	4.30 540	0.31 448	0.23 426	0.29 442	0.30 458	0.41 473	0.40 470

RTSA	2.03 529	1.03 521	11.50 554	0.68 496	0.63 503	2.71 530	1.56 536	1.55 501	2.32 528	1.93 516	2.57 519	1.32 463	1.32 497	5.20 551	4.30 540	0.31 448	0.23 426	0.29 442	0.30 458	0.41 473	0.40 470

ADCMid	1.22 497	0.57 482	3.17 533	0.54 449	0.44 453	1.07 460	0.77 482	1.31 458	1.13 444	2.14 524	1.48 476	1.49 489	1.47 508	1.65 504	5.30 546	0.26 406	0.24 435	0.29 442	0.32 470	0.38 465	0.36 456

AnyNet_C32	1.27 502	0.72 499	3.33 535	0.59 470	0.56 490	1.51 501	1.53 534	1.27 445	1.28 475	1.52 497	1.48 476	1.38 479	1.23 492	1.64 503	5.26 544	0.30 444	0.29 467	0.29 442	0.34 478	0.38 465	0.44 487

PA-Net	0.70 423	0.46 453	0.96 451	0.51 411	0.53 485	0.94 431	0.73 476	1.14 390	1.15 450	0.83 315	0.90 294	0.88 367	0.76 414	1.19 459	0.96 445	0.25 401	0.41 510	0.29 442	0.44 503	0.27 408	0.39 465
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.62 406	0.32 382	0.82 413	0.50 399	0.44 453	0.88 422	0.48 385	1.12 381	1.17 455	0.67 221	0.90 294	0.90 375	0.69 370	1.02 435	0.69 388	0.33 460	0.16 326	0.29 442	0.20 348	0.43 479	0.46 493

ADCPNet	1.11 489	0.53 466	3.26 534	0.55 455	0.44 453	1.47 496	0.83 492	1.21 420	1.17 455	1.26 484	1.42 466	1.67 502	1.12 483	1.48 495	3.86 539	0.30 444	0.29 467	0.30 452	0.32 470	0.37 463	0.37 462

TCMNet	0.68 417	0.41 437	1.08 466	0.60 472	0.61 502	0.97 436	0.55 427	1.11 376	0.93 361	0.87 348	1.14 404	0.89 372	0.65 349	0.92 396	1.06 467	0.26 406	0.26 452	0.31 453	0.28 451	0.33 441	0.30 424

rvit_105_1	0.56 367	0.42 442	0.84 424	0.59 470	0.37 414	0.59 307	0.68 460	0.73 227	0.97 386	0.82 308	0.69 189	0.75 319	0.63 333	0.80 351	0.56 345	0.34 468	0.29 467	0.31 453	0.34 478	0.23 365	0.23 370

DMCA-RVC	0.54 349	0.32 382	0.83 417	0.51 411	0.32 374	0.59 307	0.38 282	0.89 292	0.70 217	0.95 398	0.88 285	0.90 375	0.69 370	0.75 320	0.63 374	0.23 379	0.18 373	0.31 453	0.24 416	0.27 408	0.21 327

DANet	0.74 432	0.47 459	0.98 456	0.60 472	0.41 436	0.92 428	0.41 333	1.02 340	0.87 322	1.22 477	1.22 426	1.33 468	0.88 449	1.26 468	1.37 489	0.27 416	0.24 435	0.31 453	0.25 429	0.37 463	0.36 456
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.73 427	0.52 464	0.93 444	0.57 462	0.37 414	0.80 399	0.86 497	1.19 410	0.95 374	1.20 472	1.22 426	1.39 481	0.86 442	1.07 441	0.88 423	0.27 416	0.21 408	0.31 453	0.27 445	0.34 448	0.35 450

PSMNet_ROB	0.67 414	0.39 423	0.76 398	0.57 462	0.43 448	1.00 444	0.85 496	1.25 438	0.93 361	0.82 308	1.04 365	1.08 429	0.64 341	0.89 383	1.02 458	0.29 437	0.21 408	0.31 453	0.31 467	0.27 408	0.25 389

APVNet	0.73 427	0.39 423	1.01 458	0.58 468	0.45 459	1.16 475	0.68 460	1.47 493	0.87 322	0.84 321	1.15 407	1.04 416	0.84 434	1.14 451	1.18 478	0.27 416	0.28 465	0.32 459	0.31 467	0.29 418	0.32 436

SHD	0.98 476	0.54 473	1.30 487	0.63 484	0.50 479	1.14 471	0.50 404	1.80 523	2.20 525	1.66 505	1.39 459	1.47 486	1.21 490	1.40 484	1.80 506	0.32 453	0.27 458	0.32 459	0.34 478	0.41 473	0.44 487

AnyNet_C01	1.63 519	1.16 524	7.38 548	0.65 489	0.56 490	2.25 524	1.53 534	1.53 499	1.46 498	1.71 509	1.95 502	1.83 506	1.41 503	2.48 532	4.42 542	0.33 460	0.32 487	0.32 459	0.34 478	0.45 483	0.50 502

SGM-ForestM	4.73 550	0.34 395	1.05 464	0.46 350	0.28 290	10.26 555	3.48 556	4.52 551	5.16 549	8.68 560	7.48 558	18.87 568	10.80 559	11.26 562	10.01 555	0.32 453	0.34 495	0.32 459	0.32 470	0.29 418	0.30 424

MDST_ROB	0.97 474	0.29 355	1.02 461	0.64 487	0.43 448	2.64 529	0.82 490	1.68 517	1.18 459	2.89 536	1.82 497	0.97 394	0.75 405	1.83 514	0.89 425	0.26 406	0.22 417	0.32 459	0.28 451	0.26 399	0.26 393

ADCS	1.60 518	0.70 495	4.02 538	0.61 477	0.53 485	1.31 486	1.11 512	1.71 518	1.86 520	1.97 519	1.68 489	1.51 492	1.46 506	2.07 522	9.20 553	0.34 468	0.32 487	0.33 464	0.36 482	0.45 483	0.46 493

SGM-Forest	0.65 412	0.33 390	0.43 165	0.44 311	0.30 337	1.01 448	0.54 424	1.13 388	1.09 437	1.11 463	1.21 424	1.10 436	0.76 414	0.99 426	0.71 392	0.32 453	0.33 492	0.33 464	0.30 458	0.30 426	0.28 413
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.68 417	0.37 410	0.50 238	0.43 286	0.26 232	1.00 444	0.71 466	1.17 404	1.16 452	1.24 481	1.29 443	1.06 424	0.86 442	0.98 421	0.75 400	0.29 437	0.30 472	0.34 466	0.30 458	0.26 399	0.27 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FACV-RUCA	0.45 254	0.28 341	0.51 247	0.46 350	0.33 386	0.62 318	0.34 215	0.87 284	0.75 246	0.60 175	0.84 261	0.48 170	0.54 278	0.56 159	0.39 239	0.22 353	0.15 300	0.35 467	0.16 214	0.29 418	0.22 346

rvit_stereo_0075_2	0.48 282	0.38 418	0.74 393	0.54 449	0.46 468	0.43 216	0.35 238	0.85 279	0.68 206	0.56 165	0.73 197	0.59 230	0.47 250	0.64 239	0.47 300	0.33 460	0.23 426	0.35 467	0.26 439	0.32 436	0.26 393

G-Net	0.95 471	0.48 461	1.13 470	0.67 493	0.49 475	2.07 521	0.63 453	1.02 340	0.90 343	1.77 511	2.62 522	1.28 457	1.60 512	1.09 445	1.06 467	0.37 481	0.30 472	0.35 467	0.25 429	0.46 486	0.45 489

LALA_ROB	0.76 439	0.46 453	0.86 431	0.55 455	0.41 436	1.00 444	0.93 502	1.25 438	1.13 444	1.23 479	1.15 407	1.55 496	0.80 425	1.11 448	0.96 445	0.33 460	0.23 426	0.35 467	0.30 458	0.35 453	0.32 436

WCMA_ROB	1.22 497	0.39 423	0.93 444	0.51 411	0.45 459	1.44 494	0.79 486	1.20 417	1.30 481	2.99 542	3.94 543	3.30 535	2.17 532	1.42 488	1.31 486	0.46 498	0.35 497	0.35 467	0.37 484	0.41 473	0.42 478

ISRNet	0.57 373	0.25 275	0.72 384	0.57 462	0.36 411	0.43 216	0.28 118	0.85 279	0.84 303	1.09 456	1.25 430	0.91 381	0.61 323	0.68 278	0.60 361	0.35 474	0.26 452	0.36 472	0.33 476	0.30 426	0.42 478

SDNR	0.89 463	0.39 423	1.66 516	0.42 246	0.39 428	3.35 542	0.32 187	0.95 317	1.05 415	1.05 441	2.12 508	0.62 243	0.71 380	1.40 484	0.78 404	0.53 509	0.56 525	0.36 472	0.27 445	0.46 486	0.50 502

Nwc_Net	0.82 447	0.40 431	0.86 431	0.62 481	0.56 490	1.04 454	0.57 433	1.72 519	1.08 431	0.93 386	1.88 500	1.44 482	1.24 493	1.19 459	0.94 440	0.31 448	0.25 443	0.36 472	0.39 489	0.31 430	0.31 432

SAMSARA	1.15 491	0.69 494	1.44 500	1.09 524	0.93 517	2.10 522	1.87 548	1.64 514	1.47 499	1.64 503	1.21 424	2.06 514	1.14 486	1.61 500	1.50 498	0.39 487	0.45 517	0.36 472	0.38 487	0.50 495	0.51 506

CSAN	0.88 462	0.52 464	0.93 444	0.61 477	0.42 445	1.19 480	1.11 512	1.27 445	1.48 500	1.37 490	1.44 469	1.37 475	1.30 496	1.46 494	1.01 454	0.39 487	0.31 480	0.36 472	0.37 484	0.35 453	0.36 456

dad	0.61 400	0.53 466	0.72 384	0.44 311	0.31 349	0.64 333	0.37 264	0.85 279	1.28 475	1.05 441	1.17 417	1.18 450	0.61 323	0.70 293	0.54 341	0.36 477	0.23 426	0.37 477	0.21 367	0.31 430	0.23 370

RP	0.80 444	0.38 418	0.73 389	0.67 493	0.59 497	0.82 408	0.57 433	1.21 420	1.28 475	1.03 431	1.68 489	1.45 483	1.49 509	1.08 444	0.90 431	0.36 477	0.31 480	0.37 477	0.30 458	0.36 457	0.36 456

NCC-stereo	0.82 447	0.43 445	0.87 436	0.63 484	0.68 509	0.88 422	0.72 471	1.60 511	1.12 439	0.95 398	1.41 462	1.37 475	1.37 501	1.26 468	0.94 440	0.32 453	0.30 472	0.37 477	0.49 514	0.34 448	0.35 450

Abc-Net	0.82 447	0.43 445	0.87 436	0.63 484	0.68 509	0.88 422	0.72 471	1.60 511	1.12 439	0.95 398	1.41 462	1.37 475	1.37 501	1.26 468	0.94 440	0.32 453	0.30 472	0.37 477	0.49 514	0.34 448	0.35 450
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.97 474	0.70 495	1.54 505	0.70 502	0.55 489	1.48 497	0.81 488	1.41 482	1.57 505	1.21 473	1.12 393	1.33 468	1.04 474	1.55 498	2.00 513	0.39 487	0.25 443	0.37 477	0.32 470	0.55 505	0.49 499

MeshStereo	1.38 509	0.45 448	0.58 316	0.45 325	0.35 404	1.63 507	0.60 446	2.07 527	1.43 494	4.49 551	3.32 535	4.67 542	2.08 529	2.08 523	1.32 487	0.36 477	0.36 499	0.37 477	0.32 470	0.32 436	0.34 447
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
AF-Net	0.85 458	0.41 437	0.87 436	0.66 491	0.54 488	0.96 435	0.52 413	1.66 515	1.37 487	1.03 431	2.04 507	1.46 484	1.36 499	1.19 459	1.05 466	0.34 468	0.24 435	0.39 483	0.28 451	0.31 430	0.26 393

LSM	4.83 552	0.83 508	11.23 553	0.76 510	56.73 574	1.10 463	1.18 518	1.35 470	1.70 515	2.13 521	2.34 512	1.34 471	1.19 489	1.52 497	1.23 482	0.34 468	0.50 522	0.39 483	0.47 507	0.51 498	9.82 563

NCCL2	0.74 432	0.45 448	0.77 401	0.65 489	0.45 459	0.97 436	1.16 517	1.16 396	1.02 405	1.00 422	0.98 334	1.48 488	0.88 449	0.99 426	0.89 425	0.31 448	0.27 458	0.39 483	0.39 489	0.33 441	0.34 447

DualNet (step1)	0.60 396	0.37 410	0.83 417	0.39 150	0.31 349	0.72 371	0.49 398	1.11 376	0.92 355	0.93 386	0.89 288	0.86 357	0.71 380	0.74 313	0.53 336	0.42 494	0.22 417	0.40 486	0.41 497	0.36 457	0.35 450

test_sample9	1.17 494	0.37 410	0.83 417	0.39 150	0.31 349	0.72 371	0.49 398	1.11 376	0.92 355	0.93 386	0.89 288	0.86 357	0.71 380	1.29 472	2.03 514	0.42 494	9.50 567	0.40 486	0.41 497	0.36 457	0.35 450

test_sample8	1.36 508	0.37 410	0.83 417	0.39 150	0.31 349	0.72 371	0.49 398	1.19 410	0.79 265	1.51 496	0.96 321	3.29 534	1.64 514	1.29 472	2.03 514	0.42 494	9.50 567	0.40 486	0.41 497	0.36 457	0.35 450

PS-NSSS	0.60 396	0.46 453	0.68 364	0.43 286	0.34 398	0.66 347	0.57 433	1.05 353	0.91 349	0.80 302	1.28 439	0.72 305	0.67 360	0.89 383	0.61 367	0.32 453	0.26 452	0.40 486	0.27 445	0.35 453	0.29 419

DGSMNet	0.80 444	0.58 485	1.42 498	0.61 477	0.65 505	0.94 431	0.75 480	1.35 470	1.16 452	0.88 358	1.26 434	1.00 403	0.75 405	1.07 441	0.89 425	0.36 477	0.31 480	0.41 490	0.40 492	0.60 511	0.59 514

edge stereo	0.79 443	0.40 431	0.82 413	0.52 428	0.44 453	0.83 411	0.58 440	1.34 469	1.08 431	1.30 486	1.38 458	1.79 505	1.13 485	1.15 454	0.92 436	0.34 468	0.32 487	0.42 491	0.28 451	0.33 441	0.39 465

DeepPrunerF	0.93 466	0.55 479	3.88 536	0.70 502	0.81 514	0.72 371	0.74 478	1.28 450	1.97 521	0.95 398	1.02 352	0.87 363	0.85 438	1.16 455	1.07 470	0.35 474	0.29 467	0.43 492	0.40 492	0.31 430	0.33 445

CBMV_ROB	0.62 406	0.39 423	0.41 134	0.41 214	0.28 290	0.86 419	0.28 118	1.06 358	1.02 405	0.95 398	1.33 449	0.81 347	0.84 434	0.94 403	0.56 345	0.37 481	0.37 500	0.43 492	0.40 492	0.33 441	0.32 436

NOSS_ROB	0.59 389	0.40 431	0.42 146	0.45 325	0.31 349	0.79 393	0.53 417	1.09 370	1.12 439	0.69 233	0.92 308	0.77 331	0.63 333	0.81 356	0.52 325	0.39 487	0.38 501	0.44 494	0.42 502	0.38 465	0.36 456

MFN_U_SF_RVC	1.14 490	0.63 490	2.33 526	0.69 499	0.46 468	2.04 520	0.70 464	1.90 525	1.37 487	1.62 501	1.56 482	1.94 511	1.36 499	1.73 509	1.90 508	0.41 492	0.38 501	0.45 495	0.48 511	0.45 483	0.47 495

FBW_ROB	0.94 470	0.54 473	1.03 462	0.56 458	0.42 445	1.16 475	0.76 481	1.56 505	1.41 491	1.38 492	1.33 449	1.47 486	1.07 477	2.94 539	1.14 476	0.26 406	0.32 487	0.45 495	0.30 458	0.34 448	0.30 424

PDISCO_ROB	0.96 472	0.51 462	1.13 470	1.03 522	1.00 524	1.81 516	0.77 482	1.72 519	1.60 508	1.09 456	1.19 422	1.34 471	0.80 425	1.62 501	1.01 454	0.58 515	0.22 417	0.45 495	0.40 492	0.50 495	0.41 475

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 482	0.61 488	1.82 518	0.69 499	0.51 481	2.62 528	1.69 541	1.28 450	1.44 495	1.39 493	1.56 482	1.34 471	0.91 456	1.68 506	0.95 443	0.38 486	0.39 505	0.46 498	0.61 524	0.41 473	0.43 483

FC-DCNN v2	1.74 522	0.53 466	0.68 364	0.62 481	0.49 475	1.67 510	0.71 466	1.85 524	1.57 505	4.84 555	5.01 553	6.42 554	3.92 548	2.24 528	1.43 493	0.47 501	0.42 512	0.47 499	0.46 504	0.48 489	0.47 495

HBP-ISP	0.61 400	0.47 459	0.45 179	0.46 350	0.33 386	0.79 393	0.29 133	1.15 394	1.05 415	0.85 333	1.18 421	0.67 280	0.71 380	0.92 396	0.57 351	0.37 481	0.38 501	0.47 499	0.41 497	0.39 469	0.32 436

BEATNet-Init1	15.65 564	1.62 540	54.26 576	0.75 509	0.56 490	37.03 574	13.39 562	13.20 563	14.59 562	29.41 575	29.29 575	47.69 578	21.87 571	26.91 573	19.58 563	0.43 497	0.39 505	0.47 499	0.47 507	0.52 501	0.52 508

FC-DCNN	1.67 521	0.53 466	0.68 364	0.62 481	0.49 475	1.62 506	0.71 466	1.77 522	1.55 503	4.73 554	4.66 551	5.82 550	3.94 549	2.13 525	1.42 491	0.47 501	0.42 512	0.47 499	0.46 504	0.48 489	0.47 495

FCDSN-DC	1.43 513	0.57 482	0.69 373	0.74 507	0.59 497	1.42 493	0.65 456	1.40 480	1.41 491	3.31 546	4.42 549	4.57 541	3.01 543	1.70 507	1.19 480	0.46 498	0.42 512	0.48 503	0.47 507	0.51 498	0.51 506
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.82 447	0.62 489	0.80 406	0.67 493	0.66 507	0.91 427	0.59 443	1.35 470	1.09 437	1.12 465	1.46 473	1.50 490	1.09 479	1.28 471	0.97 450	0.34 468	0.30 472	0.48 503	0.40 492	0.38 465	0.38 464

MANE	4.73 550	0.54 473	0.77 401	0.69 499	0.60 500	10.35 556	1.67 540	8.68 559	12.66 560	6.90 559	9.43 560	11.59 560	10.59 558	8.26 559	8.41 551	0.51 507	0.45 517	0.48 503	1.02 539	0.50 495	0.50 502

PVD	1.34 507	0.70 495	1.42 498	0.78 511	0.65 505	1.68 511	0.91 498	2.12 530	3.01 538	2.25 526	2.35 514	1.90 509	1.99 527	1.98 519	2.14 517	0.40 491	0.38 501	0.49 506	0.37 484	0.51 498	0.67 515

MSMD_ROB	1.25 500	0.51 462	0.64 345	0.60 472	0.50 479	1.66 509	0.67 457	1.26 440	1.26 473	2.64 533	3.82 540	3.06 530	3.20 545	1.45 492	0.91 434	0.46 498	0.41 510	0.49 506	0.51 517	0.47 488	0.45 489

ccnet	0.84 453	0.59 487	0.86 431	0.56 458	0.60 500	1.11 467	0.72 471	1.44 489	0.97 386	1.15 468	1.44 469	1.28 457	0.95 465	1.01 432	1.33 488	0.49 504	0.43 515	0.50 508	0.47 507	0.52 501	0.48 498

ELAS	1.77 525	0.64 491	1.10 467	0.72 505	0.58 496	3.37 543	1.76 543	2.54 535	2.57 532	3.77 549	3.96 544	2.83 527	3.44 546	2.34 531	2.73 529	0.53 509	0.47 520	0.50 508	0.48 511	0.55 505	0.55 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.76 524	0.64 491	1.20 475	0.74 507	0.59 497	2.18 523	2.53 553	2.10 529	2.85 537	3.46 547	3.41 538	3.12 531	4.11 550	2.69 537	2.53 527	0.54 512	0.47 520	0.51 510	0.48 511	0.55 505	0.55 511
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.84 453	0.45 448	0.66 352	0.41 214	0.45 459	0.82 408	0.53 417	0.81 267	0.81 283	0.73 258	0.61 165	0.91 381	0.76 414	0.77 337	0.61 367	0.51 507	0.55 524	0.54 511	4.92 562	0.54 503	0.42 478

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 509	0.91 513	2.11 524	0.89 514	0.57 495	4.27 548	1.79 545	1.55 501	2.00 523	1.64 503	1.85 499	1.83 506	1.44 505	1.89 517	1.49 497	0.49 504	0.40 508	0.56 512	0.58 521	0.75 515	0.52 508

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 425	0.84 509	0.80 406	0.55 455	0.38 420	1.38 491	0.57 433	1.07 362	0.81 283	0.90 373	0.94 313	0.95 389	0.54 278	1.01 432	0.61 367	0.41 492	0.30 472	0.57 513	0.31 467	0.86 518	0.39 465

GANetREF_RVC	0.82 447	0.77 501	0.95 450	0.68 496	0.43 448	1.15 473	1.06 510	1.19 410	1.20 463	1.03 431	1.02 352	1.10 436	0.89 452	1.20 462	0.78 404	0.49 504	0.39 505	0.58 514	0.39 489	0.69 512	0.49 499
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
MADNet+	2.28 536	2.56 552	10.82 552	1.25 528	0.96 520	2.77 534	1.44 533	2.34 532	1.76 516	1.36 489	1.78 496	1.84 508	1.74 519	6.33 554	4.57 543	0.67 518	0.66 529	0.59 515	0.54 520	0.84 517	0.81 522

PASM	0.96 472	0.71 498	2.05 523	0.72 505	0.72 513	0.84 416	0.92 500	1.14 390	1.34 486	1.25 482	1.22 426	1.34 471	1.07 477	1.31 479	1.11 473	0.53 509	0.57 526	0.59 515	0.67 525	0.56 510	0.57 513

UDGNet	0.50 309	0.82 505	0.56 305	0.51 411	0.32 374	0.41 201	0.34 215	0.71 204	0.93 361	0.65 206	0.60 162	0.58 220	0.44 231	0.65 247	0.43 272	0.33 460	0.15 300	0.67 517	0.20 348	0.49 493	0.23 370

U	3.17 543	0.17 40	0.35 72	0.41 214	0.71 511	57.93 578	0.20 18	0.43 51	0.39 84	0.26 27	0.23 16	0.23 32	0.22 44	0.26 1	0.22 20	0.16 187	0.10 42	0.74 518	0.13 132	0.13 67	0.11 29

JetBlue	3.02 541	1.39 532	7.91 549	1.17 526	1.49 534	8.53 554	7.94 558	2.82 536	1.98 522	2.15 525	2.69 524	3.32 536	3.01 543	6.66 555	3.81 537	0.79 521	0.78 538	0.75 519	0.76 530	1.04 524	1.33 542

PSMNet-RUCA	0.78 442	0.78 503	1.23 478	1.01 519	0.91 515	0.68 360	0.53 417	1.16 396	1.06 419	0.79 299	1.10 386	0.82 349	0.72 391	0.94 403	0.70 389	0.55 513	0.27 458	0.76 520	0.46 504	0.70 513	0.49 499

Consistency-Raft	1.01 480	0.82 505	1.27 483	0.85 513	0.97 521	0.81 405	0.83 492	1.35 470	1.61 509	1.06 450	1.66 488	1.11 438	0.93 460	0.93 400	1.11 473	0.65 517	0.75 535	0.79 521	0.91 535	1.09 526	0.79 521

MFMNet_re	1.17 494	0.99 517	1.31 488	1.02 521	0.95 519	1.32 487	1.32 526	1.44 489	1.58 507	1.72 510	1.70 492	1.21 452	1.57 511	1.16 455	1.04 464	0.88 525	0.76 537	0.79 521	0.75 529	0.90 519	0.94 524

NVStereoNet_ROB	1.31 506	0.96 515	1.33 490	0.90 515	0.92 516	1.15 473	1.05 509	1.49 494	1.62 510	1.63 502	2.51 517	2.31 519	1.62 513	2.16 526	1.42 491	0.81 523	0.73 531	0.79 521	1.02 539	0.73 514	0.97 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.98 476	0.89 512	1.06 465	0.93 516	1.04 528	0.97 436	0.82 490	1.33 467	0.93 361	1.08 452	0.98 334	1.02 409	0.95 465	1.02 435	0.93 438	0.96 527	0.96 549	0.90 524	0.91 535	0.92 520	0.95 526

SPS-STEREO	1.29 504	0.94 514	1.10 467	1.05 523	1.03 526	1.48 497	0.91 498	1.57 507	1.24 467	2.13 521	1.90 501	1.94 511	1.46 506	1.77 510	1.64 502	0.97 528	0.94 548	0.90 524	0.89 534	0.96 523	0.97 528
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 516	0.99 517	1.61 511	1.01 519	1.02 525	1.86 518	1.19 519	1.49 494	1.38 489	2.96 540	3.00 529	2.79 526	1.94 523	1.88 515	1.62 501	0.98 530	0.97 550	0.91 526	0.91 535	0.94 522	0.99 530

SQANet	0.87 461	0.76 500	0.76 398	1.16 525	0.99 523	1.10 463	0.51 407	1.12 381	0.85 309	0.93 386	1.05 368	1.03 411	0.76 414	1.07 441	0.70 389	0.79 521	0.25 443	1.04 527	0.36 482	1.56 529	0.70 516

WAO-7	1.96 526	1.24 526	1.52 502	1.28 529	1.06 529	2.92 538	1.64 539	3.32 542	3.05 540	2.28 527	3.32 535	3.19 533	2.38 536	3.39 541	2.49 526	1.02 531	0.92 544	1.06 528	1.04 541	1.05 525	0.99 530

GCST	0.85 458	1.25 528	0.80 406	1.58 533	1.03 526	1.04 454	0.24 66	0.81 267	0.81 283	0.99 421	0.67 186	0.78 334	0.35 171	0.98 421	0.38 229	0.97 528	0.65 528	1.20 529	0.81 532	0.93 521	0.72 517

otaku	1.10 486	0.96 515	0.96 451	1.37 531	1.06 529	1.65 508	0.72 471	1.46 492	1.19 460	1.10 460	1.32 448	1.32 463	0.95 465	1.29 472	0.81 415	0.89 526	0.46 519	1.24 530	0.50 516	1.86 532	0.89 523

Ntro	1.15 491	1.00 519	1.00 457	1.49 532	1.20 531	1.69 512	0.81 488	1.39 476	1.25 469	1.01 424	1.28 439	1.31 461	1.00 469	1.31 479	0.89 425	1.10 534	0.43 515	1.36 531	0.51 517	1.95 534	0.99 530

AnonymousM	0.42 226	0.86 511	0.31 35	0.35 62	0.23 125	0.30 92	0.37 264	0.56 105	0.44 123	0.72 251	0.50 118	0.47 165	0.29 122	0.42 67	0.35 194	0.16 187	0.12 169	1.51 532	0.32 470	0.12 33	0.11 29

PWCK	2.06 531	1.75 544	4.11 540	1.69 534	0.93 517	3.13 541	2.86 555	2.18 531	2.41 531	2.38 528	2.33 511	2.22 517	1.85 522	3.52 543	2.20 520	1.65 540	0.73 531	1.52 533	0.83 533	1.81 530	1.02 533

CC-Net-ROB	0.84 453	1.01 520	0.93 444	0.60 472	0.45 459	1.25 483	0.71 466	1.20 417	1.05 415	0.84 321	1.24 429	0.90 375	0.78 420	1.14 451	0.70 389	0.48 503	0.34 495	1.71 534	0.38 487	0.78 516	0.40 470

ACVNet_2	1.74 522	1.30 529	1.62 512	1.81 536	1.63 536	2.28 525	1.34 528	2.35 533	2.64 534	1.82 512	2.55 518	2.99 528	1.71 518	1.67 505	1.20 481	1.48 538	0.59 527	1.81 535	0.71 527	2.09 537	1.29 539

RainbowNet	1.42 512	1.53 536	1.31 488	1.93 539	1.46 533	1.52 502	1.03 508	1.67 516	1.55 503	1.23 479	1.59 485	1.54 495	1.21 490	1.40 484	1.03 459	1.70 541	0.70 530	1.82 536	0.80 531	2.11 538	1.22 536

UDG	0.93 466	1.03 521	0.75 396	1.00 518	0.97 521	1.02 450	0.57 433	1.18 406	1.01 400	0.93 386	1.02 352	1.32 463	1.03 472	0.88 381	0.92 436	0.55 513	0.33 492	1.82 536	0.41 497	1.20 527	0.74 518

Dean	2.07 532	1.39 532	1.69 517	2.17 543	1.83 543	2.75 533	1.28 524	3.49 546	3.80 546	2.13 521	3.30 534	3.18 532	1.98 526	1.78 511	1.72 504	1.73 542	0.79 541	1.99 538	0.91 535	2.17 540	1.34 543

WAO-8	3.00 539	1.60 538	1.52 502	1.82 537	1.65 538	5.57 550	1.35 529	4.65 553	12.37 558	2.89 536	4.04 545	4.89 545	2.78 539	3.73 545	2.44 522	1.29 535	0.93 546	2.00 539	1.16 548	2.02 535	1.23 537

Venus	3.00 539	1.60 538	1.52 502	1.82 537	1.65 538	5.57 550	1.35 529	4.65 553	12.37 558	2.89 536	4.04 545	4.89 545	2.78 539	3.73 545	2.44 522	1.29 535	0.93 546	2.00 539	1.16 548	2.02 535	1.23 537

DDUNet	1.10 486	2.58 554	0.83 417	1.21 527	1.27 532	1.02 450	0.69 463	1.17 404	0.95 374	0.98 416	1.26 434	1.28 457	0.84 434	0.97 419	0.79 411	0.85 524	0.40 508	2.00 539	0.60 523	1.34 528	0.94 524

ACVNet-4b	1.43 513	1.34 530	1.28 484	1.95 540	1.60 535	1.93 519	0.77 482	1.59 509	1.64 512	1.05 441	1.60 486	2.10 516	0.92 458	1.79 512	0.84 418	1.76 543	0.35 497	2.03 542	0.67 525	2.16 539	1.18 535

WAO-6	2.11 533	1.52 535	1.25 479	1.73 535	1.69 540	2.72 532	1.62 538	3.15 540	3.64 543	2.01 520	3.28 533	3.52 539	2.20 534	2.59 535	2.48 525	1.31 537	0.92 544	2.04 543	1.22 550	1.89 533	1.35 544

ACVNet_1	1.55 517	1.36 531	1.35 492	1.96 541	1.63 536	1.83 517	0.96 505	2.09 528	1.85 519	1.43 494	1.54 480	2.31 519	1.68 517	1.42 488	1.18 478	1.76 543	0.51 523	2.05 544	0.59 522	2.24 542	1.30 540

LVE	2.20 535	1.47 534	1.44 500	2.06 542	1.80 542	2.79 535	1.77 544	2.96 537	3.94 548	1.95 518	4.29 548	3.47 538	1.97 524	2.48 532	1.85 507	2.06 545	0.88 542	2.06 545	1.13 546	2.17 540	1.53 545

JetRed	5.38 555	6.17 560	12.68 557	2.38 547	2.85 557	12.60 560	11.17 561	4.60 552	3.74 544	3.87 550	3.85 541	4.83 543	4.13 551	6.81 556	12.18 558	2.18 549	2.95 559	2.19 546	1.98 555	3.49 556	3.01 558

DispFullNet	1.64 520	2.64 555	3.14 532	2.57 549	1.78 541	1.32 487	0.55 427	1.42 487	1.45 496	1.89 515	1.48 476	1.55 496	2.35 535	2.08 523	1.12 475	0.60 516	0.19 391	2.33 547	0.73 528	2.35 543	1.30 540

IMH-64-1	1.96 526	1.64 541	1.26 480	2.26 545	1.91 544	2.30 526	1.35 529	2.99 538	2.29 526	1.70 507	2.79 526	2.47 522	1.66 515	2.33 529	1.95 509	2.07 546	0.74 533	2.44 548	1.04 541	2.40 544	1.59 546

IMH-64	1.96 526	1.64 541	1.26 480	2.26 545	1.91 544	2.30 526	1.35 529	2.99 538	2.29 526	1.70 507	2.79 526	2.47 522	1.66 515	2.33 529	1.95 509	2.07 546	0.74 533	2.44 548	1.04 541	2.40 544	1.59 546

IMH	2.15 534	1.66 543	1.29 485	2.25 544	1.92 546	2.87 536	1.33 527	3.25 541	3.04 539	1.87 514	3.33 537	3.00 529	2.03 528	2.80 538	1.95 509	2.09 548	0.78 538	2.45 550	1.05 544	2.44 546	1.62 548

DPSimNet_ROB	5.19 554	2.71 556	18.56 558	2.59 550	2.49 552	4.25 547	10.93 560	3.33 543	3.93 547	5.02 556	4.52 550	5.74 548	10.18 556	5.44 553	8.79 552	2.40 552	2.47 557	2.48 551	2.54 557	2.56 548	2.87 557

TorneroNet-64	3.54 544	1.89 545	1.59 507	2.62 552	2.29 549	6.88 553	1.72 542	4.72 555	11.88 556	2.43 530	5.46 557	8.16 556	2.80 541	4.13 549	3.03 531	2.25 551	0.75 535	2.57 552	1.09 545	2.65 550	1.84 550

UNDER WATER-64	3.72 546	2.07 548	4.57 542	3.30 558	2.52 554	5.61 552	2.63 554	3.67 548	12.27 557	3.09 543	2.66 523	5.99 552	4.74 553	3.93 548	3.57 534	2.54 554	1.24 553	2.65 553	1.48 552	3.21 554	2.62 556

TorneroNet	4.49 549	1.92 546	1.65 515	2.60 551	2.29 549	14.95 563	1.86 547	4.86 556	19.56 572	3.10 544	7.52 559	7.00 555	2.90 542	4.48 550	3.66 535	2.24 550	0.78 538	2.68 554	1.14 547	2.79 551	1.80 549

UNDER WATER	3.63 545	2.12 549	4.11 540	3.17 556	2.51 553	3.77 546	2.45 552	3.53 547	13.66 561	2.98 541	2.92 528	5.75 549	4.13 551	3.85 547	3.75 536	2.84 557	1.11 551	2.71 555	1.41 551	3.26 555	2.50 555

ktn	3.02 541	2.27 550	1.85 519	2.89 554	2.54 555	3.72 544	2.14 550	3.79 549	5.33 550	2.82 535	5.09 554	5.95 551	2.54 537	3.34 540	2.58 528	2.65 555	1.44 555	2.78 556	2.03 556	2.61 549	2.10 552

KSHMR	2.64 537	1.96 547	1.86 520	2.69 553	2.44 551	2.88 537	2.04 549	3.46 545	6.31 552	2.51 532	3.27 532	3.39 537	1.97 524	2.59 535	2.08 516	2.48 553	1.41 554	2.80 557	1.51 553	2.98 552	2.09 551

notaker	2.87 538	2.31 551	2.01 522	3.03 555	2.60 556	2.94 539	1.82 546	3.43 544	3.06 541	2.89 536	4.21 547	6.15 553	2.71 538	3.42 542	2.90 530	2.67 556	1.18 552	3.00 558	1.67 554	3.13 553	2.26 553

HanzoNet	6.97 558	2.57 553	4.66 543	3.29 557	2.96 558	3.75 545	2.35 551	5.08 557	7.11 553	14.46 569	13.06 562	17.69 566	22.95 572	13.72 563	6.61 548	4.36 560	1.96 556	3.14 559	2.59 558	3.88 559	3.19 559

MADNet++	4.18 547	2.72 557	4.00 537	3.80 560	3.44 559	4.72 549	4.05 557	4.01 550	3.74 544	4.52 552	5.14 555	4.20 540	4.89 554	7.04 557	6.39 547	3.79 559	3.70 560	3.27 560	2.70 559	3.68 557	3.74 560

TCMNet-wrong-test	9.08 559	10.58 563	9.58 551	19.64 565	17.64 564	12.69 561	8.93 559	13.77 565	2.58 533	4.67 553	5.19 556	14.57 562	11.02 560	7.21 558	9.81 554	5.58 564	0.89 543	3.76 561	3.10 560	10.41 564	10.02 564

tt	6.21 556	0.22 189	5.88 546	3.55 559	2.07 547	11.25 559	19.19 563	11.84 562	5.47 551	2.71 534	2.18 509	4.87 544	6.25 555	3.71 544	7.09 549	8.31 565	11.17 569	4.91 562	5.39 564	5.72 560	2.42 554

DGTPSM_ROB	12.12 561	8.03 561	21.12 560	8.97 562	16.81 562	10.68 557	30.77 567	9.14 560	15.23 563	6.55 557	15.49 569	9.02 557	15.13 562	9.26 560	21.71 566	4.58 561	8.60 562	5.07 563	9.26 565	5.88 561	11.06 565

USTest	12.98 563	14.10 564	19.89 559	16.19 564	14.95 561	20.69 565	31.85 569	16.52 566	10.99 555	8.83 561	9.55 561	13.88 561	10.36 557	16.06 564	21.35 565	3.19 558	4.82 561	5.08 564	5.36 563	8.77 563	7.20 562

DPSMNet_ROB	12.13 562	8.03 561	21.13 561	9.02 563	16.82 563	10.68 557	30.78 568	9.15 561	15.24 564	6.56 558	15.50 570	9.02 557	15.13 562	9.28 561	21.71 566	4.59 562	8.60 562	5.08 564	9.26 565	5.89 562	11.06 565

PML	40.49 579	30.31 571	12.46 556	7.19 561	14.30 560	91.44 579	212.44 580	7.73 558	23.24 573	74.44 579	185.05 580	49.81 579	25.78 573	21.34 568	12.84 559	8.71 566	2.93 558	8.43 566	3.24 561	13.77 567	4.45 561

DPSM_ROB	17.80 565	18.60 566	24.24 567	20.89 567	19.49 565	25.83 567	36.10 571	21.62 572	16.41 566	13.46 564	14.26 567	19.11 569	16.15 565	20.74 566	25.59 569	9.37 567	9.23 565	9.47 567	9.81 567	13.47 565	12.09 568

DPSM	17.80 565	18.60 566	24.24 567	20.89 567	19.49 565	25.83 567	36.10 571	21.62 572	16.41 566	13.46 564	14.26 567	19.11 569	16.15 565	20.74 566	25.59 569	9.37 567	9.23 565	9.47 567	9.81 567	13.47 565	12.09 568

LSM0	38.96 578	37.52 577	48.37 573	43.79 575	91.31 579	52.31 577	72.38 576	43.71 579	32.75 575	27.16 574	28.73 574	38.51 576	32.63 576	41.75 579	51.59 579	18.85 575	18.43 571	19.09 569	19.60 569	27.21 570	33.44 573

CasAABBNet	35.77 571	37.38 575	48.59 574	42.20 573	39.23 572	51.95 575	72.92 578	43.36 577	33.03 577	26.93 572	28.31 572	38.43 575	32.32 575	41.58 577	51.50 578	18.71 573	18.58 572	19.11 570	19.75 570	27.11 568	24.33 570

Selective-RAFT-Error	35.87 572	37.42 576	48.73 575	42.24 574	39.28 573	52.00 576	72.87 577	43.41 578	32.95 576	26.97 573	28.72 573	38.71 577	33.15 577	41.59 578	51.42 577	18.77 574	18.60 573	19.14 571	19.78 571	27.19 569	24.42 571

LRCNet_RVC	21.27 568	31.14 572	21.46 562	28.97 570	23.77 568	3.11 540	0.62 450	20.94 570	1.64 512	25.57 571	28.13 571	21.96 571	14.74 561	21.99 572	16.44 562	29.16 576	14.92 570	33.57 572	31.28 572	29.67 574	26.33 572

HaxPig	31.93 569	37.19 574	34.22 569	24.41 569	24.94 569	18.53 564	20.18 564	21.15 571	28.84 574	35.74 576	38.86 576	26.18 572	28.75 574	33.85 574	34.15 574	35.89 577	38.80 577	37.79 573	40.52 573	39.33 575	39.33 577

AVERAGE_ROB	37.53 577	40.05 578	40.01 571	34.74 572	33.76 571	28.46 573	25.14 566	32.31 576	34.08 579	41.20 577	40.52 577	34.51 574	34.78 579	39.11 575	37.48 576	42.68 578	43.32 578	43.80 574	42.99 574	40.42 576	41.31 578

MEDIAN_ROB	37.35 576	40.72 579	40.37 572	32.26 571	31.80 570	27.29 569	25.02 565	29.47 575	33.43 578	41.99 578	41.60 578	33.48 573	34.37 578	39.66 576	36.94 575	43.49 579	43.96 579	44.07 575	43.35 575	41.32 577	42.43 579

Anonymous_1	33.12 570	18.23 565	23.86 563	20.53 566	21.18 567	25.45 566	35.84 570	22.44 574	15.68 565	13.41 563	13.70 566	18.00 567	15.15 564	20.31 565	24.47 568	14.56 572	8.84 564	66.24 576	117.79 576	155.41 579	11.40 567

xxxxx1	36.77 573	19.69 568	24.00 564	62.46 576	66.77 576	27.30 570	39.89 573	20.40 567	18.80 569	14.18 566	13.11 563	17.29 563	17.30 567	21.62 569	27.81 571	13.61 569	18.98 574	111.36 577	133.25 577	28.84 571	38.64 574

tt_ll	36.77 573	19.69 568	24.00 564	62.46 576	66.77 576	27.30 570	39.89 573	20.40 567	18.80 569	14.18 566	13.11 563	17.29 563	17.30 567	21.62 569	27.81 571	13.61 569	18.98 574	111.36 577	133.25 577	28.84 571	38.64 574

ff	36.77 573	19.69 568	24.00 564	62.46 576	66.77 576	27.30 570	39.89 573	20.40 567	18.80 569	14.18 566	13.11 563	17.29 563	17.30 567	21.62 569	27.81 571	13.61 569	18.98 574	111.36 577	133.25 577	28.84 571	38.64 574

test_example2	176.82 580	204.75 580	198.54 580	188.58 580	191.23 580	151.28 580	169.77 579	97.63 580	125.81 580	179.94 580	183.74 579	158.20 580	139.14 580	192.16 580	198.12 580	203.48 580	236.37 580	163.71 580	173.22 580	217.79 580	162.95 580

ccccc		430.66 581		506.24 581	500.20 581	349.93 581		384.19 581		330.97 581		370.48 581		498.75 581		557.84 581	430.47 581	334.14 581	290.91 581	547.74 581

Low-res two-view benchmark