Low-res two-view results

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

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

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

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

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

riskmin	2.49 210	0.22 1	3.34 147	2.33 387	1.78 382	2.89 226	0.46 199	7.35 262	6.95 311	2.75 148	1.67 88	6.75 344	5.08 382	3.24 112	1.93 247	0.00 1	0.99 442	0.00 1	0.27 436	0.02 43	1.73 443

asd	0.71 9	0.25 2	2.43 63	0.09 15	0.80 253	1.25 32	0.06 51	3.22 21	1.03 12	0.59 63	0.65 40	0.07 13	0.55 110	1.01 12	0.46 11	0.20 442	0.81 389	0.00 1	0.08 310	0.01 18	0.67 302

3.75w	0.82 26	0.25 2	2.13 39	0.07 5	1.27 336	1.26 36	0.02 19	3.85 53	1.05 17	0.51 43	0.39 30	0.08 19	0.40 77	3.31 113	0.47 14	0.07 384	0.94 413	0.00 1	0.08 310	0.00 1	0.29 180

1w_stereo	0.79 21	0.26 4	1.52 6	0.13 31	0.50 181	1.20 15	0.08 66	3.86 55	1.02 11	0.64 72	2.52 122	0.05 2	1.54 210	1.08 16	0.44 8	0.00 1	0.61 356	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.42 227

EGLCR-Stereo	1.45 94	0.26 4	2.91 103	1.94 316	0.90 268	3.13 245	0.69 273	5.81 176	3.21 97	1.14 117	0.20 18	1.52 154	0.37 68	4.29 147	0.69 74	0.01 170	0.79 385	0.00 1	0.00 1	0.01 18	1.21 382

4.5_new	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.61 55	0.17 432	0.99 442	0.00 1	0.19 375	0.01 18	0.64 287

4.5w-stereo	0.74 11	0.27 6	2.52 68	0.10 18	0.34 134	1.24 25	0.07 58	3.67 33	1.05 17	0.58 60	0.80 48	0.06 4	0.19 25	1.18 20	0.60 51	0.17 432	0.99 442	0.00 1	0.19 375	0.01 18	0.64 287

4w-stereo	0.81 24	0.27 6	2.34 57	0.06 4	0.50 181	1.26 36	0.06 51	3.65 29	1.05 17	0.41 23	0.96 60	0.06 4	0.66 124	2.11 72	0.64 63	0.22 447	0.96 421	0.00 1	0.29 445	0.00 1	0.78 329

IGEV-RUCA	0.88 34	0.27 6	1.43 5	0.59 124	0.33 129	2.12 132	0.49 216	3.65 29	1.79 50	1.04 110	0.16 14	0.24 65	0.55 110	2.95 105	0.57 41	0.12 414	0.21 297	0.20 491	0.25 413	0.22 348	0.33 193

MonSter	0.72 10	0.27 6	2.25 51	0.07 5	0.85 263	1.27 42	0.01 4	3.79 43	0.91 3	0.41 23	0.18 17	0.08 19	0.04 1	1.33 32	0.58 43	0.00 1	0.96 421	0.00 1	0.36 468	0.00 1	0.94 348

asda	0.76 14	0.28 11	2.30 53	0.07 5	0.61 213	1.28 44	0.09 70	3.82 48	1.03 12	0.54 51	0.43 31	0.07 13	0.71 130	1.25 26	0.46 11	0.22 447	0.99 442	0.00 1	0.25 413	0.01 18	0.71 312

4.25_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 447	0.98 433	0.00 1	0.25 413	0.00 1	0.57 262

4.5w_new	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 447	0.98 433	0.00 1	0.25 413	0.00 1	0.57 262

4.25w-stereo	0.76 14	0.28 11	2.16 41	0.08 10	0.91 271	1.24 25	0.05 38	3.81 45	1.03 12	0.45 31	0.91 55	0.06 4	0.42 84	1.33 32	0.49 18	0.22 447	0.98 433	0.00 1	0.25 413	0.00 1	0.57 262

111111	1.21 66	0.28 11	2.10 38	0.22 51	1.45 359	1.42 60	0.05 38	5.30 135	2.01 55	0.55 55	3.02 138	0.09 26	0.20 27	4.87 164	0.58 43	0.00 1	0.75 380	0.00 1	0.00 1	0.10 207	1.09 370

Reg-Stereo(zero)	1.92 134	0.28 11	3.18 132	0.63 133	1.41 356	2.02 119	0.48 211	3.85 53	6.29 271	4.49 198	3.12 141	4.55 273	1.62 215	2.77 100	2.16 266	0.00 1	0.61 356	0.00 1	0.26 430	0.02 43	0.62 281

knoymous	1.50 102	0.28 11	1.99 27	0.33 77	0.48 175	1.58 76	0.11 84	5.71 168	2.81 74	4.85 204	1.75 91	4.58 275	0.46 101	3.66 124	1.30 182	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.09 51

qwe	0.89 35	0.29 18	2.49 64	0.10 18	1.25 332	1.24 25	0.04 31	3.97 61	1.06 24	0.66 75	0.53 36	0.05 2	0.18 23	3.58 119	0.50 24	0.07 384	0.94 413	0.00 1	0.27 436	0.01 18	0.57 262

IGEV	0.66 6	0.29 18	1.87 22	0.11 24	1.84 389	1.35 50	0.37 180	2.56 12	1.12 31	0.44 30	0.12 11	0.07 13	0.09 8	1.07 15	0.58 43	0.05 364	0.62 359	0.00 1	0.19 375	0.01 18	0.39 210

2w_stereo	0.75 13	0.30 20	2.22 48	0.07 5	0.12 36	1.23 23	0.05 38	4.03 67	1.00 9	0.98 106	0.86 51	0.09 26	1.21 183	1.06 14	0.62 57	0.00 1	0.69 371	0.00 1	0.16 355	0.00 1	0.27 171

2.25w	0.92 38	0.31 21	2.36 60	0.07 5	0.15 55	1.22 19	0.05 38	3.84 52	1.05 17	0.51 43	1.30 74	0.09 26	0.68 126	4.12 139	0.68 68	0.00 1	0.98 433	0.00 1	0.28 439	0.00 1	0.73 317

PSM-AAD	3.43 306	0.31 21	2.16 41	0.80 165	0.57 207	2.53 169	5.97 476	5.53 153	3.98 159	11.00 453	11.90 391	2.93 196	9.36 472	8.03 328	1.00 136	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 137	2.39 498

IGEV-Stereo++	1.03 47	0.32 23	2.03 31	0.25 59	1.94 399	1.94 113	0.01 4	3.57 26	2.52 66	0.70 78	1.80 98	0.10 35	1.14 168	1.34 36	0.55 35	0.01 170	0.75 380	0.00 1	0.00 1	0.04 104	1.57 415

2.5w	0.94 39	0.33 24	2.20 47	0.09 15	0.35 138	1.27 42	0.09 70	3.86 55	1.05 17	0.54 51	0.73 42	0.04 1	0.55 110	4.75 162	0.59 48	0.00 1	1.04 455	0.00 1	0.29 445	0.00 1	0.96 352

3w_stereo	0.79 21	0.33 24	2.53 70	0.08 10	0.14 47	1.26 36	0.03 28	3.97 61	1.06 24	0.62 70	0.58 38	0.09 26	1.02 158	1.54 45	0.64 63	0.00 1	1.00 449	0.00 1	0.23 406	0.01 18	0.65 290

GrayStereo	3.86 341	0.33 24	2.63 81	1.66 268	0.62 216	3.09 241	7.92 505	6.43 218	3.88 151	10.61 440	16.51 446	5.75 321	8.40 457	6.75 238	1.58 203	0.01 170	0.00 1	0.01 381	0.62 493	0.04 104	0.38 208

MLG-Stereo_test1	0.85 31	0.34 27	1.80 14	0.10 18	1.66 374	1.22 19	0.01 4	4.24 77	1.68 43	0.19 2	0.08 5	0.09 26	0.11 14	4.16 141	0.46 11	0.01 170	0.70 374	0.00 1	0.01 239	0.01 18	0.17 112

MLG-Stereo	0.91 37	0.34 27	1.91 24	0.16 35	0.41 165	1.23 23	0.00 1	4.57 98	1.74 46	0.41 23	0.08 5	0.09 26	0.10 11	5.68 193	0.45 10	0.02 274	0.77 384	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.16 102

Selective-IGEV	1.56 110	0.34 27	2.13 39	0.77 161	0.76 247	2.36 151	0.52 221	6.80 235	3.08 92	0.53 49	3.34 146	0.26 68	0.31 52	7.24 272	0.73 82	0.01 170	0.80 388	0.00 1	0.14 350	0.08 169	1.01 356

2.75w_new	0.80 23	0.35 30	2.31 55	0.10 18	0.23 102	1.26 36	0.09 70	3.82 48	1.05 17	0.54 51	0.23 19	0.08 19	0.86 146	2.50 94	0.64 63	0.00 1	0.97 426	0.00 1	0.27 436	0.00 1	0.69 305

3.5w_stereo	0.87 32	0.35 30	2.24 50	0.05 1	0.17 64	1.25 32	0.04 31	4.15 74	1.08 26	0.37 13	1.65 86	0.08 19	0.49 102	3.95 131	0.51 25	0.00 1	0.63 360	0.00 1	0.06 305	0.00 1	0.27 171

3.25w_new	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 413	0.00 1	0.22 400	0.01 18	0.75 322

3.25w	0.68 7	0.36 32	2.09 34	0.05 1	0.19 73	1.26 36	0.01 4	4.00 64	1.10 27	0.46 37	0.26 23	0.08 19	0.41 80	0.93 9	0.51 25	0.00 1	0.94 413	0.00 1	0.22 400	0.01 18	0.75 322

SGD-Stereo	0.76 14	0.36 32	1.37 3	0.43 99	0.14 47	1.25 32	0.29 159	2.25 8	0.84 2	0.61 69	0.51 33	0.09 26	0.11 14	6.65 232	0.19 1	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.07 43

U	2.23 179	0.36 32	2.93 106	0.26 63	8.08 527	11.12 467	0.00 1	3.68 35	1.12 31	0.29 7	0.52 35	0.16 42	0.08 5	0.83 4	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 535	5.13 544	0.02 43	0.02 6

Any-RAFT	2.33 190	0.36 32	2.35 58	1.58 257	0.84 260	4.93 364	0.55 229	9.10 311	5.93 258	4.30 194	4.90 194	5.79 323	2.22 242	2.75 99	0.51 25	0.02 274	0.32 316	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 117

CAS	2.42 205	0.37 37	2.30 53	11.49 532	3.97 482	1.65 83	0.02 19	4.08 69	2.84 76	0.51 43	1.65 86	0.25 67	0.28 44	1.73 52	0.92 117	10.05 540	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	6.26 528

FoundationStereo	0.48 2	0.38 38	1.70 10	0.82 168	1.00 287	0.42 3	0.06 51	0.63 2	1.44 38	0.38 17	0.04 3	0.11 36	0.37 68	0.93 9	0.39 5	0.03 317	0.86 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

AE-Stereo	1.89 128	0.38 38	3.86 200	1.94 316	0.38 152	2.51 168	0.58 238	7.19 255	7.28 326	1.60 128	3.51 157	1.07 135	0.77 138	2.12 73	1.24 176	0.03 317	1.02 452	0.00 1	0.28 439	0.11 222	1.84 460

AEACV	1.27 72	0.38 38	2.61 78	1.75 287	1.21 326	2.44 159	0.85 320	4.79 106	1.67 41	0.71 82	0.26 23	0.29 75	2.00 231	2.30 84	0.66 67	0.01 170	0.95 418	0.00 1	0.42 478	0.12 241	2.07 483

test-3	2.19 172	0.38 38	3.88 206	1.55 255	0.91 271	1.39 57	0.80 300	5.36 146	5.51 237	7.36 332	1.90 100	4.05 249	0.42 84	6.67 235	1.17 163	0.00 1	0.99 442	0.00 1	0.28 439	0.20 330	1.08 368

test_1	2.18 169	0.38 38	3.87 201	1.54 254	0.91 271	1.38 55	0.80 300	5.36 146	5.53 239	7.12 312	1.86 99	4.05 249	0.41 80	6.65 232	1.17 163	0.00 1	0.99 442	0.00 1	0.28 439	0.20 330	1.08 368

s12784h	2.10 159	0.38 38	3.31 143	0.17 37	0.09 22	4.89 363	0.13 97	7.34 261	8.06 355	3.87 182	4.47 186	0.60 117	1.19 182	6.78 243	0.63 60	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

dual_stereo	0.95 41	0.39 44	1.83 18	0.37 87	1.11 308	0.84 7	0.03 28	4.34 89	1.83 51	0.30 8	0.08 5	0.21 51	0.12 16	3.16 110	0.98 131	0.00 1	1.34 504	0.00 1	0.20 387	0.00 1	1.83 459

rvit_stereo_0075_2	2.15 164	0.39 44	6.61 381	0.67 144	1.95 400	1.74 98	0.10 78	7.81 281	6.03 260	2.97 154	4.01 170	3.07 203	0.57 115	5.49 186	1.13 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.34 196

GLC_STEREO	0.87 32	0.39 44	1.55 7	0.72 149	0.01 1	1.98 116	0.55 229	3.52 24	3.54 123	0.96 105	1.63 84	0.19 46	0.41 80	1.29 30	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.08 47

test_3	2.22 176	0.39 44	4.20 238	1.51 250	0.90 268	1.29 46	0.74 289	5.34 139	6.37 277	6.64 284	1.96 104	4.24 263	0.45 99	6.63 230	1.17 163	0.00 1	1.00 449	0.00 1	0.28 439	0.19 321	1.01 356

GMM-Stereo	3.42 304	0.39 44	3.24 136	0.87 175	0.50 181	2.26 140	4.73 462	5.64 164	3.81 143	7.08 309	16.57 447	6.13 330	3.62 311	7.74 312	1.40 193	0.05 364	0.00 1	0.00 1	0.04 294	0.12 241	4.24 521

Prome-Stereo	3.73 329	0.39 44	2.62 80	1.05 195	0.52 194	2.06 124	4.58 459	4.88 112	3.95 156	9.34 411	20.39 476	4.03 248	7.02 431	7.86 317	1.31 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	4.52 522

MLG-Stereo_test2	0.82 26	0.40 50	1.99 27	0.39 91	1.07 297	1.43 62	0.02 19	4.01 66	1.75 47	0.37 13	0.07 4	0.15 39	0.10 11	2.62 95	0.57 41	0.32 469	0.65 364	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.42 227

RSM	1.43 90	0.40 50	1.79 13	0.74 158	0.54 201	2.45 160	0.49 216	4.13 72	3.29 103	0.65 73	2.53 123	2.15 176	0.30 49	6.97 255	0.85 102	0.01 170	0.12 266	0.00 1	0.25 413	0.11 222	0.72 316

CES	1.72 122	0.40 50	1.82 15	0.65 138	7.83 525	2.62 178	0.13 97	5.35 144	2.68 69	0.36 12	1.30 74	0.33 84	0.32 59	1.92 61	0.72 80	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 461	7.35 531

LG-G_1	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 117	0.55 35	0.03 317	0.59 351	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 325

LG-G	0.83 29	0.41 53	1.83 18	0.35 83	0.33 129	1.82 104	0.02 19	4.37 90	1.10 27	0.60 67	0.08 5	0.09 26	0.08 5	3.50 117	0.55 35	0.03 317	0.59 351	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.77 325

RAFT-Stereo-weight	1.91 133	0.41 53	2.09 34	1.17 205	0.63 218	3.20 251	0.74 289	5.78 173	6.80 302	5.25 220	3.47 150	2.80 193	0.36 66	3.16 110	1.09 153	0.02 274	0.53 346	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.66 299

MLG-Stereo_test3	0.63 5	0.42 56	2.06 32	0.38 90	0.40 160	1.36 53	0.01 4	4.13 72	0.95 7	0.48 42	0.13 13	0.06 4	0.07 3	0.89 7	0.37 4	0.02 274	0.61 356	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 117

LGtest1	0.53 3	0.42 56	1.55 7	0.14 34	0.30 118	1.00 9	0.01 4	2.47 10	1.19 33	0.65 73	0.12 11	0.08 19	0.10 11	1.30 31	0.47 14	0.01 170	0.45 338	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.20 133

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 45	0.42 56	3.22 133	0.48 111	0.63 218	2.02 119	0.27 156	5.79 174	1.32 35	0.82 97	0.75 45	0.87 128	0.23 33	1.24 25	0.86 104	0.15 422	0.58 350	0.00 1	0.26 430	0.03 75	0.49 242

Gwc-CoAtRS	2.16 166	0.42 56	3.13 127	1.28 218	0.31 122	3.52 283	0.39 184	6.56 222	6.31 273	5.38 224	5.11 200	5.47 307	1.70 219	2.00 66	1.08 149	0.01 170	0.19 288	0.00 1	0.25 413	0.02 43	0.16 102

LoS	1.03 47	0.43 60	2.53 70	0.64 134	0.14 47	2.42 156	0.26 154	5.64 164	2.93 79	1.08 113	0.24 21	0.49 104	0.45 99	2.31 86	0.83 101	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	2.26 182	0.43 60	6.69 387	0.40 94	0.20 83	1.70 89	0.13 97	5.73 169	9.44 395	6.01 247	5.29 208	1.12 137	2.77 269	2.49 93	2.21 268	0.01 170	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.02 43	0.61 276

tt	83.10 572	0.43 60	99.97 581	79.27 572	93.14 574	100.00 582	100.00 581	100.00 584	99.89 578	60.55 564	48.44 551	99.98 583	99.96 580	99.98 583	100.00 584	91.80 575	99.82 579	73.67 575	73.25 571	86.43 575	55.39 569

BUS	2.72 238	0.43 60	3.76 190	0.70 146	0.50 181	7.31 415	0.48 211	9.93 336	5.65 243	6.50 271	6.23 241	5.21 300	1.18 177	4.27 144	1.89 244	0.01 170	0.03 194	0.03 432	0.00 1	0.06 137	0.14 80

BSDual-CNN	2.91 253	0.43 60	3.76 190	0.70 146	0.50 181	6.97 405	1.58 384	9.93 336	5.65 243	6.50 271	6.23 241	6.17 332	2.50 254	4.27 144	2.67 296	0.01 170	0.03 194	0.03 432	0.00 1	0.06 137	0.14 80

psmg	3.34 290	0.43 60	3.76 190	0.73 152	0.50 181	8.47 433	2.74 416	10.88 368	5.65 243	8.91 393	8.78 314	6.17 332	2.50 254	4.27 144	2.67 296	0.01 170	0.04 211	0.06 453	0.00 1	0.12 241	0.10 56

KYRaft	3.68 323	0.43 60	2.53 70	0.89 178	0.49 178	2.28 145	3.89 445	5.30 135	3.82 145	8.99 397	19.28 471	6.54 341	4.96 374	7.92 321	0.96 129	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.01 239	0.06 137	5.17 523

CFNet-RSSM	2.26 182	0.43 60	3.24 136	1.28 218	0.31 122	3.19 250	0.40 185	7.62 275	7.29 327	5.88 237	4.68 188	5.32 304	1.68 217	2.26 82	1.04 143	0.01 170	0.09 251	0.00 1	0.31 453	0.03 75	0.16 102

PMTNet	1.48 100	0.43 60	2.77 95	0.31 70	0.17 64	2.94 229	0.33 172	3.66 31	5.27 223	1.11 115	1.28 71	0.28 73	0.92 148	4.32 148	0.90 113	4.89 526	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.05 29

FACV-RUCA	2.38 195	0.44 69	4.18 235	1.33 223	2.87 441	2.45 160	1.21 361	8.68 297	6.12 263	4.07 188	7.28 278	1.25 142	2.00 231	3.37 114	1.62 210	0.01 170	0.03 194	0.10 466	0.05 298	0.36 421	0.29 180

PAM	4.07 360	0.44 69	6.47 376	1.97 325	1.18 320	10.83 465	1.64 387	10.66 359	4.55 192	6.54 277	4.69 189	16.99 485	6.88 427	4.07 135	1.63 213	0.00 1	0.68 369	0.00 1	0.77 501	0.10 207	1.24 385

Pointernet	1.04 52	0.44 69	2.58 74	0.32 71	0.52 194	1.78 99	0.07 58	5.69 166	2.76 72	0.27 6	2.28 115	0.80 125	0.44 97	1.37 37	0.49 18	0.00 1	0.36 326	0.00 1	0.25 413	0.02 43	0.32 192

MGS-Stereo	1.22 67	0.44 69	2.92 105	0.83 169	0.07 14	1.82 104	0.65 261	2.44 9	3.95 156	1.11 115	6.19 239	0.49 104	0.37 68	1.73 52	0.81 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 451	0.01 1

HSM-Net_RVC	4.40 384	0.44 69	3.22 133	0.72 149	0.68 225	7.06 409	1.82 394	12.57 417	8.48 368	9.04 398	12.20 397	14.98 466	5.14 385	7.32 279	4.19 353	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
monsters	1.12 59	0.45 74	2.32 56	0.54 120	2.80 439	1.38 55	0.01 4	3.74 38	1.00 9	0.46 37	0.63 39	0.06 4	0.13 19	6.08 208	0.88 110	0.15 422	0.96 421	0.00 1	0.31 453	0.00 1	0.55 256

AIO-Stereo	1.30 75	0.45 74	1.73 11	0.67 144	0.77 248	2.33 148	0.60 244	5.99 194	3.27 100	0.45 31	3.46 149	0.41 93	0.28 44	1.53 44	0.71 79	0.04 347	0.79 385	0.00 1	0.67 496	0.10 207	1.67 429

RSM++	1.24 69	0.45 74	1.84 21	1.61 259	0.51 190	2.73 195	0.29 159	2.99 16	3.22 98	0.69 77	2.06 105	0.52 109	0.28 44	5.62 189	0.86 104	0.01 170	0.03 194	0.00 1	0.17 365	0.16 294	0.85 336

RAFT-Test	2.49 210	0.45 74	4.35 248	1.89 308	1.28 338	4.83 361	0.68 270	7.19 255	4.51 189	5.00 212	7.09 272	6.81 348	1.12 164	2.22 78	1.16 162	0.01 170	0.63 360	0.00 1	0.33 459	0.05 125	0.20 133

SST-Stereo	2.86 247	0.45 74	3.64 185	1.46 243	0.36 145	3.94 320	0.80 300	6.07 198	4.46 185	10.96 452	6.21 240	4.94 291	4.14 338	8.85 382	0.93 121	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

LG-Stereo_L1	0.82 26	0.46 79	1.74 12	0.28 66	0.34 134	1.36 53	0.19 130	2.56 12	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.06 2	6.62 228	0.54 34	0.01 170	0.63 360	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 139

PAM_32	4.12 366	0.46 79	5.63 334	1.95 320	1.02 291	10.74 463	0.85 320	11.04 370	5.02 219	6.19 255	5.28 207	17.64 489	7.30 438	5.03 170	1.45 195	0.00 1	0.68 369	0.00 1	0.77 501	0.14 274	1.14 377

RCA-Stereo	2.19 172	0.46 79	3.22 133	0.47 109	0.33 129	2.27 143	0.47 201	5.60 160	15.20 466	2.86 150	5.61 222	0.78 124	3.15 279	1.71 50	0.48 17	0.00 1	0.90 406	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.26 168

RAFT_R40	2.83 244	0.46 79	3.85 198	1.38 231	0.32 128	3.78 310	0.97 339	6.16 202	4.82 210	9.74 424	6.35 250	4.96 292	3.94 331	8.78 379	1.05 144	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14

pcwnet_v2	4.36 380	0.46 79	9.07 447	1.43 240	1.10 307	3.41 268	0.40 185	13.44 448	14.60 462	10.29 434	14.22 424	5.82 325	2.97 275	6.75 238	2.29 281	0.01 170	0.05 220	0.04 442	0.02 261	0.17 303	0.61 276

R-Stereo Train	2.60 225	0.46 79	2.94 108	1.10 199	0.18 69	3.61 289	0.60 244	6.88 238	3.50 110	9.13 402	17.23 456	1.77 162	0.77 138	2.03 68	1.65 219	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 139

RAFT-Stereo	2.60 225	0.46 79	2.94 108	1.10 199	0.18 69	3.61 289	0.60 244	6.88 238	3.50 110	9.13 402	17.23 456	1.77 162	0.77 138	2.03 68	1.65 219	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.21 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_L2	0.78 19	0.47 86	1.99 27	0.29 68	0.36 145	1.28 44	0.18 125	3.82 48	0.91 3	0.32 10	0.03 1	0.07 13	0.07 3	4.41 150	0.55 35	0.01 170	0.59 351	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.25 165

rvit_stereo_0083	1.16 63	0.47 86	3.68 188	0.54 120	0.10 25	1.25 32	0.24 148	3.17 19	5.31 227	0.52 48	0.80 48	0.82 126	1.16 175	4.52 155	0.51 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.13 75

trnet	1.09 53	0.47 86	2.19 46	0.12 28	0.21 92	1.70 89	0.02 19	4.28 83	6.97 312	0.78 91	1.77 94	0.48 103	0.67 125	1.50 41	0.58 43	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.03 14

CASnet	1.09 53	0.47 86	2.09 34	0.79 162	0.08 17	2.10 127	0.14 107	3.83 51	4.26 172	3.84 180	1.56 80	0.32 82	0.30 49	1.13 17	0.77 89	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	2.59 223	0.47 86	4.32 245	1.89 308	0.20 83	3.42 269	0.63 254	5.56 158	5.60 241	8.66 385	7.05 270	2.82 194	1.03 159	9.05 395	1.07 148	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.04 23

PFNet+	2.52 214	0.47 86	4.97 294	0.95 187	0.18 69	3.12 244	0.73 285	4.98 116	6.97 312	7.95 350	6.38 251	2.51 184	1.18 177	8.05 331	1.82 235	0.03 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

ICVP	2.53 215	0.47 86	3.64 185	1.20 209	0.69 228	2.71 192	0.84 315	10.63 358	4.66 198	4.31 195	8.99 319	2.75 192	1.93 228	2.91 104	4.07 352	0.06 376	0.24 305	0.01 381	0.01 239	0.13 263	0.26 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
NF-Stereo	2.38 195	0.48 93	3.88 206	2.17 351	0.11 27	3.43 271	0.42 190	7.08 253	3.75 139	6.91 297	5.29 208	2.65 190	1.33 190	8.40 356	1.67 225	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.02 6

OCTAStereo	2.38 195	0.48 93	3.90 208	2.16 346	0.11 27	3.42 269	0.42 190	7.06 248	3.74 137	6.91 297	5.26 204	2.63 189	1.32 188	8.41 358	1.70 228	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 195	0.48 93	4.28 241	1.94 316	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 227	3.50 110	6.33 261	6.33 248	2.93 196	0.97 152	8.90 384	1.88 240	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

KMStereo	2.38 195	0.48 93	4.28 241	1.94 316	0.19 73	2.73 195	0.38 181	6.67 227	3.50 110	6.33 261	6.33 248	2.93 196	0.97 152	8.90 384	1.88 240	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.03 14

RE-Stereo	2.38 195	0.48 93	3.91 209	2.17 351	0.11 27	3.43 271	0.42 190	7.07 250	3.75 139	6.91 297	5.26 204	2.62 187	1.33 190	8.41 358	1.72 230	0.01 170	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.03 75	0.01 1

TVStereo	2.38 195	0.48 93	3.91 209	2.17 351	0.11 27	3.43 271	0.42 190	7.07 250	3.75 139	6.91 297	5.26 204	2.62 187	1.33 190	8.41 358	1.72 230	0.01 170	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.03 75	0.01 1

cross-raft	2.25 181	0.48 93	2.96 115	1.87 304	0.94 278	3.72 305	0.47 201	7.61 273	4.15 165	5.37 223	5.68 225	6.17 332	1.40 195	2.15 75	1.06 146	0.01 170	0.22 298	0.00 1	0.19 375	0.03 75	0.41 222

XX-Stereo	2.95 259	0.48 93	7.08 401	2.84 436	2.51 429	1.63 81	0.20 135	6.15 201	3.38 107	2.38 140	16.00 441	6.90 351	0.25 36	6.40 220	1.14 158	0.00 1	0.66 365	0.00 1	0.31 453	0.16 294	0.57 262

UGAM-zero	3.92 346	0.49 101	5.26 307	1.17 205	0.89 266	4.00 325	0.47 201	12.42 412	3.62 130	5.46 227	5.86 226	15.76 473	8.92 468	8.63 374	2.44 286	0.00 1	0.84 394	0.00 1	0.89 503	0.03 75	1.27 391

MSKI-zero shot	2.23 179	0.49 101	2.49 64	1.60 258	0.81 256	2.69 189	0.29 159	6.82 236	2.50 64	4.37 196	7.61 286	3.65 235	0.26 38	8.62 373	0.63 60	0.01 170	1.09 463	0.00 1	0.25 413	0.03 75	0.46 237

testlalala	1.80 123	0.49 101	2.67 86	1.24 213	0.46 172	3.91 317	0.87 328	6.62 226	2.96 82	6.78 294	3.83 166	1.74 160	0.40 77	1.57 47	0.76 85	0.01 170	1.16 484	0.00 1	0.38 471	0.01 18	0.17 112

MC-Stereo	1.87 126	0.49 101	3.52 166	2.82 433	1.07 297	1.90 110	0.12 88	4.89 115	3.27 100	3.66 174	3.58 162	0.56 114	1.45 198	5.79 196	0.81 95	0.00 1	1.19 489	0.00 1	0.21 393	0.11 222	1.95 473

iRaft-Stereo_20w	3.11 271	0.49 101	6.09 357	1.01 191	1.25 332	3.99 324	1.00 344	14.00 460	4.73 202	6.70 292	6.27 246	2.34 180	2.28 246	7.29 277	1.58 203	0.01 170	0.75 380	0.00 1	0.73 499	0.10 207	1.63 420

AAGNet	3.50 308	0.49 101	3.38 150	1.91 311	0.41 165	3.66 296	1.02 345	5.14 126	5.16 222	9.65 422	7.75 290	4.91 288	6.23 413	7.45 292	12.73 488	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38

S2M2_XL	0.26 1	0.50 107	1.34 2	0.11 24	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 44	0.07 13	0.18 23	0.61 2	0.33 3	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

monsterstereo	1.18 65	0.50 107	2.75 93	0.50 114	2.62 431	1.22 19	0.01 4	3.73 37	0.95 7	0.59 63	1.62 83	0.06 4	0.09 8	6.02 202	0.96 129	0.01 170	1.10 466	0.00 1	0.34 463	0.01 18	0.56 260

S2M2	0.53 3	0.50 107	1.58 9	0.53 119	0.18 69	1.13 11	0.01 4	1.47 4	2.18 60	0.18 1	0.87 53	0.13 38	0.20 27	0.87 6	0.51 25	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 330	0.01 1

CREStereo++_RVC	1.70 117	0.50 107	3.07 126	0.45 104	0.01 1	1.69 88	0.02 19	3.09 18	8.24 359	3.82 178	7.53 284	0.49 104	0.32 59	1.05 13	0.52 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 532	0.01 18	0.08 47
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
DCVSM-stereo	3.32 288	0.51 111	3.40 158	1.79 292	0.79 250	2.94 229	0.48 211	7.31 259	5.69 249	11.47 463	5.61 222	10.63 420	5.93 404	5.74 195	3.63 328	0.03 317	0.09 251	0.03 432	0.00 1	0.12 241	0.11 65

PCWNet_CMD	3.14 275	0.51 111	4.47 256	0.44 103	0.26 113	2.87 223	0.15 110	9.66 329	9.78 399	7.28 326	11.50 381	6.84 350	2.40 251	4.47 153	1.83 236	0.01 170	0.02 167	0.02 414	0.00 1	0.06 137	0.29 180

CRE-IMP	2.08 149	0.51 111	3.43 160	0.35 83	0.19 73	3.85 315	0.83 313	5.77 172	3.43 109	5.81 235	4.24 175	3.45 225	0.83 144	6.56 224	1.99 253	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 222	0.20 133

CREStereo	1.09 53	0.51 111	2.16 41	0.11 24	0.24 104	1.67 84	0.03 28	4.24 77	6.91 309	0.80 95	1.73 90	0.44 99	0.64 122	1.58 48	0.61 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 6
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
MSMDNet	3.15 276	0.51 111	4.48 258	0.46 107	0.25 108	2.88 225	0.16 116	9.79 332	9.82 400	7.24 322	11.36 379	6.82 349	2.41 252	4.47 153	1.86 238	0.01 170	0.02 167	0.02 414	0.00 1	0.06 137	0.30 185

MM-Stereo_test2	1.30 75	0.52 116	2.67 86	1.71 279	0.29 116	1.79 100	0.51 219	5.28 133	3.84 148	0.95 103	0.93 58	0.51 108	0.36 66	2.29 83	1.12 154	0.00 1	0.95 418	0.00 1	0.07 307	0.32 412	1.97 476

NRIStereo	2.27 185	0.52 116	3.35 149	1.26 215	0.17 64	3.04 238	0.84 315	5.96 192	3.74 137	6.27 258	3.44 148	4.13 254	1.80 227	8.31 350	2.11 261	0.00 1	0.10 257	0.00 1	0.00 1	0.12 241	0.20 133

UniTT-Stereo	0.94 39	0.53 118	2.82 96	0.94 185	1.29 343	0.56 5	0.12 88	1.49 5	3.16 94	1.77 130	2.22 112	0.20 50	0.32 59	1.76 58	1.33 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.02 6

testlalala_base	3.54 311	0.53 118	3.53 169	2.31 383	2.22 414	4.04 329	0.61 248	6.91 240	2.73 70	2.69 146	4.17 173	1.78 165	0.51 104	2.02 67	1.08 149	13.13 548	3.23 539	0.00 1	0.35 466	16.60 542	2.27 495

DAS	4.18 369	0.53 118	6.20 363	2.20 355	3.69 470	2.78 204	3.12 430	8.69 298	10.29 405	9.39 413	12.80 408	4.58 275	7.20 434	9.08 396	2.70 299	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 196

SepStereo	4.22 372	0.53 118	6.20 363	2.20 355	3.69 470	2.78 204	3.12 430	8.69 298	10.29 405	9.39 413	12.80 408	4.58 275	7.20 434	9.74 422	2.70 299	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.34 196

DilatedVolume-Stereo	1.37 82	0.54 122	3.84 197	1.25 214	0.30 118	2.19 136	0.10 78	3.17 19	1.67 41	3.13 161	2.14 107	0.74 122	0.58 117	5.71 194	0.92 117	0.03 317	0.30 313	0.00 1	0.18 371	0.04 104	0.56 260

Selective-RAFT	1.92 134	0.54 122	3.87 201	1.15 201	0.21 92	3.83 314	0.06 51	5.00 117	4.68 199	1.59 127	2.14 107	3.05 200	2.77 269	6.63 230	1.34 189	0.00 1	0.95 418	0.00 1	0.32 456	0.05 125	0.19 127

FTStereo	4.61 398	0.54 122	2.86 101	0.98 190	0.40 160	2.57 172	8.51 509	5.70 167	3.76 142	10.85 448	29.92 515	5.53 310	7.43 441	7.73 311	1.63 213	0.17 432	0.00 1	0.05 449	0.00 1	0.04 104	3.62 516

DEmStereo	3.86 341	0.54 122	4.04 224	0.26 63	0.17 64	5.17 367	2.45 409	4.70 102	4.34 178	8.37 371	19.94 474	5.06 297	10.13 476	7.86 317	3.93 347	0.01 170	0.01 128	0.01 381	0.00 1	0.03 75	0.10 56

test-1	2.14 163	0.54 122	6.32 372	1.07 196	1.22 327	2.13 134	0.54 225	6.40 216	4.80 209	3.55 169	5.23 203	4.02 247	0.71 130	1.95 62	2.15 265	0.08 393	0.98 433	0.00 1	0.08 310	0.02 43	1.07 365

EAI-Stereo	2.75 242	0.54 122	3.17 129	0.91 182	1.28 338	4.02 326	5.30 471	12.39 410	4.76 203	2.51 143	7.10 273	1.22 139	0.94 151	6.03 204	1.96 249	0.01 170	0.56 347	0.00 1	1.38 518	0.04 104	0.95 350

rvit_stereo_0081	1.03 47	0.55 128	2.58 74	0.64 134	0.13 42	1.35 50	0.12 88	3.74 38	5.28 224	0.55 55	0.32 27	0.55 112	0.12 16	4.08 136	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 47	0.55 128	2.58 74	0.64 134	0.13 42	1.35 50	0.12 88	3.74 38	5.28 224	0.55 55	0.32 27	0.55 112	0.12 16	4.08 136	0.53 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.05 29

IGEV-Stereo+	1.89 128	0.55 128	2.49 64	0.48 111	3.25 453	2.06 124	0.07 58	1.92 6	1.52 40	0.77 85	0.08 5	0.22 57	0.44 97	7.11 265	0.68 68	0.04 347	0.66 365	0.00 1	0.33 459	5.08 522	10.13 542

LCNet	2.94 257	0.55 128	2.57 73	1.03 194	0.59 211	2.05 122	1.55 383	5.51 151	4.19 168	6.08 252	10.58 365	4.54 272	6.63 421	7.59 305	0.90 113	0.01 170	0.00 1	0.01 381	0.76 500	0.31 407	3.43 512

Patchmatch Stereo++	2.09 155	0.55 128	3.57 176	0.20 39	0.20 83	3.68 301	0.64 257	5.90 185	3.52 117	5.91 239	4.41 179	3.42 217	1.51 205	7.07 260	0.95 126	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	2.02 143	0.55 128	3.57 176	0.20 39	0.21 92	3.69 304	0.69 273	5.89 180	3.52 117	5.91 239	4.43 181	3.42 217	1.50 201	5.63 190	0.94 125	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

DeepStereo_RVC	2.15 164	0.55 128	3.26 138	0.21 48	0.19 73	3.47 277	0.68 270	5.76 171	3.60 127	6.36 265	4.19 174	3.42 217	4.44 349	5.04 171	1.59 206	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.18 117

RAFT-345	3.36 295	0.55 128	3.43 160	1.23 211	0.21 92	2.62 178	0.46 199	3.91 57	6.34 274	7.46 335	24.49 496	4.19 258	1.74 225	8.27 343	2.25 274	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.02 6

iRAFT	2.09 155	0.55 128	3.57 176	0.20 39	0.20 83	3.68 301	0.64 257	5.90 185	3.52 117	5.91 239	4.41 179	3.42 217	1.51 205	7.07 260	0.95 126	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.10 56

CFNet_pseudo	2.96 261	0.55 128	4.51 260	0.43 99	0.24 104	2.83 208	0.12 88	8.59 295	8.13 356	7.20 320	10.41 358	6.47 339	2.04 233	5.27 178	2.00 255	0.00 1	0.02 167	0.01 381	0.00 1	0.06 137	0.23 153

ccs_rob	2.95 259	0.55 128	4.53 264	0.42 96	0.25 108	2.84 210	0.12 88	8.58 294	8.13 356	7.18 317	10.36 357	6.44 338	2.05 234	5.28 179	1.97 250	0.00 1	0.02 167	0.01 381	0.00 1	0.06 137	0.23 153

water-stereo	0.90 36	0.56 139	4.39 250	0.11 24	0.08 17	1.57 75	0.15 110	4.51 95	1.69 44	0.80 95	1.31 76	0.27 70	0.24 35	0.71 3	0.56 40	0.26 461	0.06 226	0.00 1	0.02 261	0.03 75	0.71 312

DEFOM-Stereo	0.78 19	0.56 139	1.98 25	0.21 48	0.12 36	1.93 112	0.44 196	0.99 3	0.93 6	0.70 78	0.51 33	0.15 39	0.09 8	6.39 219	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.14 80

CFNet_ucs	3.23 281	0.56 139	4.59 272	0.59 124	0.37 150	3.29 259	0.19 130	10.47 352	9.02 384	7.78 344	12.57 403	5.59 312	1.74 225	5.39 182	1.86 238	0.00 1	0.04 211	0.01 381	0.00 1	0.10 207	0.33 193

PSMNet-ADL	3.17 279	0.56 139	3.00 122	1.55 255	0.40 160	5.97 387	0.28 157	9.06 308	5.75 251	3.56 170	6.80 263	8.33 378	4.51 351	7.65 308	5.51 390	0.03 317	0.09 251	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.28 177

ROB_FTStereo_v2	2.04 145	0.56 139	3.56 175	0.20 39	0.21 92	3.66 296	0.72 283	5.89 180	3.51 115	5.91 239	4.46 184	3.42 217	1.50 201	6.08 208	0.93 121	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

HUI-Stereo	1.94 136	0.56 139	3.55 173	0.20 39	0.20 83	3.67 300	0.63 254	5.89 180	3.53 121	5.92 244	4.44 182	3.41 216	1.51 205	4.21 143	0.89 111	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.11 65

iGMRVC	2.09 155	0.56 139	3.59 181	0.20 39	0.21 92	3.68 301	0.71 280	5.89 180	3.53 121	5.92 244	4.46 184	3.44 223	1.51 205	6.93 252	0.98 131	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

GREAT-IGEV	1.17 64	0.57 146	3.06 124	1.95 320	1.41 356	1.42 60	0.08 66	2.51 11	3.07 91	0.58 60	0.79 47	0.11 36	0.35 65	2.17 77	1.00 136	0.07 384	1.45 507	0.00 1	0.22 400	0.14 274	2.42 502

anonymousdsp2	2.20 174	0.57 146	4.59 272	1.69 275	0.82 258	3.58 287	0.48 211	8.57 293	3.63 131	3.37 164	3.03 139	3.32 208	1.00 155	5.57 188	0.80 90	0.01 170	0.94 413	0.02 414	0.15 353	0.06 137	1.89 469

CASS	2.62 227	0.57 146	4.28 241	0.90 180	0.38 152	3.45 274	0.22 142	9.91 335	4.46 185	7.33 331	7.92 298	3.53 229	3.59 308	4.16 141	1.49 197	0.03 317	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo	2.03 144	0.57 146	3.57 176	0.20 39	0.21 92	3.66 296	0.73 285	5.89 180	3.51 115	5.92 244	4.35 178	3.37 213	1.50 201	6.02 202	0.90 113	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 145	0.57 146	3.54 171	0.20 39	0.20 83	3.45 274	0.62 252	5.90 185	3.52 117	5.91 239	4.44 182	3.46 226	1.50 201	6.20 212	1.00 136	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.08 47

LG-Stereo	1.00 44	0.58 151	4.72 281	0.19 38	0.37 150	1.18 14	0.18 125	4.21 76	3.11 93	0.83 101	1.95 103	0.45 101	0.16 21	0.53 1	0.62 57	0.33 470	0.22 298	0.00 1	0.00 1	0.11 222	0.31 187

test_sample2	2.79 243	0.59 152	4.40 251	2.38 394	0.43 169	2.58 175	0.15 110	10.14 343	5.78 253	4.23 193	5.86 226	4.31 266	4.02 332	6.34 218	2.00 255	0.00 1	0.96 421	0.00 1	0.12 342	0.07 156	1.37 402

MIF-Stereo (partial)	1.44 92	0.59 152	3.98 217	0.08 10	1.09 305	1.24 25	0.13 97	5.12 124	4.07 163	0.47 41	2.56 124	0.31 78	0.74 133	6.31 216	2.02 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 241	0.04 23

PFNet	3.06 267	0.59 152	6.13 359	2.26 371	0.84 260	3.08 240	0.73 285	7.38 264	5.35 228	10.20 430	6.06 235	4.72 280	2.10 238	8.47 363	2.25 274	0.19 439	0.06 226	0.00 1	0.11 336	0.20 330	0.42 227

FENet	2.35 192	0.59 152	3.28 140	2.32 385	0.27 114	2.78 204	0.13 97	7.68 278	6.09 261	5.38 224	2.12 106	4.84 286	3.33 295	4.98 168	2.66 295	0.02 274	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.40 212

GCAP-BAT	2.26 182	0.61 156	3.67 187	1.48 248	0.81 256	4.32 343	0.77 296	4.87 111	4.04 162	3.97 185	5.41 214	4.38 269	0.59 119	6.20 212	1.17 163	0.02 274	1.14 478	0.00 1	0.55 490	0.07 156	1.22 383

EKT-Stereo	2.16 166	0.61 156	3.78 194	2.31 383	4.40 489	1.47 66	0.24 148	5.54 154	4.22 170	3.16 162	3.58 162	3.53 229	2.20 240	5.66 191	1.40 193	0.04 347	0.36 326	0.00 1	0.09 322	0.06 137	0.58 268

GwcNet-ADL	2.85 246	0.61 156	4.38 249	0.92 183	0.33 129	2.05 122	0.67 267	8.85 303	9.65 397	6.36 265	6.71 259	4.11 253	1.71 220	5.97 201	4.22 355	0.08 393	0.06 226	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.16 102

Pruner-Stereo	2.66 229	0.61 156	3.54 171	1.93 314	0.25 108	3.47 277	0.74 289	6.60 224	5.66 247	8.98 395	6.12 237	4.39 270	1.11 163	7.27 274	2.34 284	0.03 317	0.00 1	0.02 414	0.00 1	0.03 75	0.04 23

Anonymous3	1.96 138	0.61 156	7.58 414	0.42 96	0.51 190	4.28 340	0.52 221	5.56 158	2.76 72	2.35 138	3.47 150	1.50 152	1.13 166	5.92 200	1.54 200	0.23 453	0.23 302	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.47 238

SFCPSM	3.39 298	0.61 156	5.42 319	0.43 99	0.93 277	8.26 425	2.08 402	15.01 475	5.89 256	7.17 316	7.60 285	3.39 215	2.55 257	5.39 182	2.53 288	0.01 170	0.03 194	0.01 381	0.07 307	0.19 321	0.31 187

test_sample3	3.27 283	0.62 162	5.29 312	2.24 366	0.58 210	4.62 355	0.16 116	12.15 403	7.51 334	6.44 268	7.25 277	3.72 236	3.03 277	6.73 237	3.17 322	0.01 170	0.85 396	0.00 1	0.10 329	0.07 156	0.88 339

ASMatch	3.41 302	0.62 162	3.59 181	1.99 330	0.48 175	1.91 111	0.66 262	7.01 242	4.43 184	6.25 256	22.02 485	4.56 274	4.72 366	7.78 314	1.85 237	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.03 276	0.02 43	0.21 139

MM-Stereo_test1	1.90 132	0.63 164	2.65 83	1.43 240	0.56 206	2.37 152	0.54 225	5.36 146	5.81 254	4.00 186	1.78 95	0.42 97	0.83 144	7.32 279	1.28 180	0.00 1	1.03 454	0.00 1	0.00 1	0.35 418	1.64 421

test_sample1	2.88 250	0.63 164	4.46 253	2.38 394	0.68 225	2.61 177	0.05 38	10.51 354	5.36 230	4.50 199	4.81 191	3.76 237	5.94 405	6.10 210	2.96 311	0.00 1	0.99 442	0.00 1	0.11 336	0.07 156	1.67 429

IGEV_Zeroshot_test	2.57 221	0.63 164	5.70 342	1.93 314	0.87 265	2.63 180	0.85 320	8.94 307	4.55 192	5.30 221	5.48 219	5.23 303	1.38 194	3.76 125	1.32 186	0.00 1	0.69 371	0.00 1	0.18 371	0.19 321	1.72 441

test_sample4	3.29 285	0.64 167	5.38 316	2.08 338	0.53 197	3.91 317	0.15 110	12.13 400	7.50 333	7.04 305	7.50 283	3.64 234	3.19 280	6.95 253	3.14 319	0.02 274	0.85 396	0.00 1	0.10 329	0.07 156	0.92 346

testlalala2	2.34 191	0.64 167	2.49 64	9.58 526	6.50 516	3.57 286	0.18 125	5.34 139	3.20 96	3.87 182	4.57 187	3.12 205	0.52 106	1.49 40	0.44 8	0.00 1	0.31 315	0.00 1	0.43 480	0.12 241	0.40 212

test_sample5	3.34 290	0.65 169	5.17 304	2.10 340	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 392	7.47 331	6.91 297	9.15 323	3.61 232	3.37 297	7.53 300	3.06 315	0.02 274	0.85 396	0.00 1	0.10 329	0.07 156	0.90 340

DualNet	3.48 307	0.65 169	5.17 304	2.10 340	0.49 178	3.31 262	0.17 120	11.91 392	7.47 331	7.18 317	11.56 383	3.61 232	3.37 297	7.53 300	3.06 315	0.02 274	0.85 396	0.00 1	0.10 329	0.07 156	0.90 340

GANet-ADL	2.40 203	0.65 169	3.92 211	2.22 359	0.11 27	2.23 138	0.47 201	9.29 322	7.27 325	4.77 203	5.95 234	3.96 244	1.26 187	3.08 109	2.27 277	0.04 347	0.08 244	0.02 414	0.00 1	0.15 290	0.21 139

DRaft	3.83 340	0.65 169	3.39 152	0.22 51	0.16 61	4.67 356	1.30 371	5.82 177	4.86 212	10.26 433	21.65 481	3.24 207	8.62 462	7.53 300	3.76 335	0.05 364	0.10 257	0.00 1	0.14 350	0.12 241	0.16 102

DDVS	3.79 337	0.66 173	5.66 338	2.27 375	1.28 338	6.48 397	0.47 201	9.33 324	4.35 179	7.29 327	7.71 288	12.49 450	2.21 241	9.01 393	5.16 385	0.08 393	0.20 295	0.01 381	0.00 1	0.14 274	1.03 363

Occ-G	1.39 86	0.66 173	3.05 123	0.60 128	0.75 244	1.46 64	0.67 267	3.66 31	3.50 110	1.76 129	0.65 40	5.00 295	0.55 110	1.15 19	1.56 202	0.00 1	0.74 379	0.00 1	0.17 365	0.19 321	1.61 417

test_sample6	3.60 318	0.66 173	5.27 308	2.23 362	0.48 175	3.25 255	0.21 140	11.94 395	7.53 336	7.18 317	11.56 383	3.99 246	3.86 323	8.03 328	3.88 343	0.03 317	0.83 390	0.00 1	0.09 322	0.07 156	0.86 337

hknet	3.56 313	0.66 173	5.82 345	0.70 146	1.19 322	6.97 405	1.58 384	9.93 336	7.76 342	6.50 271	6.23 241	9.53 399	2.81 271	7.84 315	3.39 325	0.01 170	0.03 194	0.03 432	0.00 1	0.06 137	0.14 80

IRAFT_RVC	2.98 263	0.66 173	4.23 240	2.20 355	0.40 160	2.91 228	5.04 467	7.03 246	4.21 169	6.59 281	5.52 220	5.02 296	4.77 367	8.41 358	2.30 283	0.01 170	0.17 285	0.01 381	0.00 1	0.03 75	0.05 29

test_sample7	3.75 332	0.67 178	4.34 247	2.21 358	0.35 138	4.47 351	2.08 402	11.31 378	8.40 365	8.64 382	8.05 302	6.80 345	5.05 379	7.22 270	2.53 288	0.07 384	1.04 455	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.66 426

11t1	2.13 162	0.67 178	3.98 217	2.69 424	0.85 263	2.59 176	0.07 58	7.40 265	3.89 152	3.75 176	3.57 160	1.24 141	1.96 229	4.68 161	1.97 250	0.10 408	1.13 471	0.00 1	0.22 400	0.09 184	1.66 426

xyz-stereo	7.36 458	0.68 180	38.77 548	0.30 69	0.07 14	31.97 538	0.19 130	5.13 125	2.13 57	10.90 450	24.34 495	6.05 327	8.02 453	12.01 466	6.06 395	0.01 170	0.02 167	0.35 501	0.00 1	0.09 184	0.16 102

CAS++	1.27 72	0.68 180	2.40 62	0.25 59	0.30 118	1.80 101	0.61 248	8.46 292	3.61 129	1.80 131	2.42 119	0.18 44	0.21 32	2.12 73	0.49 18	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	2.22 176	0.68 180	5.64 335	0.79 162	1.15 316	3.33 265	0.73 285	7.14 254	4.59 194	3.86 181	1.79 97	8.42 385	0.56 114	3.00 107	0.89 111	0.02 274	0.66 365	0.00 1	0.26 430	0.01 18	0.83 334

IPLGR	2.46 208	0.68 180	7.02 396	0.22 51	0.16 61	2.01 118	0.22 142	7.01 242	6.62 292	7.10 311	5.92 233	2.91 195	2.27 244	5.12 175	1.52 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 241	0.41 222

castereo	1.02 45	0.69 184	1.26 1	0.46 107	0.19 73	1.89 108	0.76 294	5.61 162	2.37 62	0.78 91	2.65 128	0.32 82	0.40 77	1.25 26	1.00 136	0.01 170	0.32 316	0.00 1	0.24 409	0.03 75	0.22 146

SMFormer	3.94 348	0.69 184	4.55 266	1.97 325	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 435	11.10 424	7.69 338	10.45 359	4.77 281	4.52 352	9.68 416	4.89 376	0.08 393	0.97 426	0.00 1	0.16 355	0.11 222	0.92 346

tta	3.96 352	0.69 184	4.55 266	1.97 325	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 435	11.10 424	7.69 338	10.45 359	4.77 281	4.52 352	9.68 416	4.89 376	0.08 393	0.97 426	0.00 1	0.16 355	0.13 263	1.24 385

qqq1	3.78 335	0.69 184	4.55 266	1.97 325	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 435	11.10 424	7.69 338	10.45 359	4.77 281	4.52 352	9.68 416	1.24 176	0.08 393	0.97 426	0.00 1	0.12 342	0.13 263	1.24 385

fff1	3.78 335	0.69 184	4.55 266	1.97 325	0.15 55	2.84 210	0.29 159	13.06 435	11.10 424	7.69 338	10.45 359	4.77 281	4.52 352	9.68 416	1.24 176	0.08 393	0.97 426	0.00 1	0.12 342	0.13 263	1.24 385

HHNet	2.71 235	0.69 184	3.31 143	0.25 59	0.39 155	2.80 207	0.90 331	6.33 210	5.68 248	7.51 336	13.70 417	0.94 131	3.14 278	5.42 184	2.54 293	0.14 420	0.02 167	0.06 453	0.00 1	0.24 365	0.07 43

RAFT-RH_RVC	4.04 356	0.69 184	3.59 181	1.91 311	0.43 169	3.11 242	0.13 97	3.80 44	6.60 289	11.26 459	31.68 521	5.20 299	1.66 216	8.30 348	2.27 277	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.03 276	0.03 75	0.02 6

model_zeroshot	1.98 140	0.70 191	4.98 295	2.25 368	1.07 297	3.20 251	0.13 97	7.01 242	3.34 105	3.46 167	3.77 165	2.69 191	0.42 84	2.86 102	1.18 167	0.06 376	0.85 396	0.00 1	0.25 413	0.02 43	1.40 403

RAStereo	0.81 24	0.70 191	3.97 216	0.21 48	0.54 201	1.16 12	0.02 19	3.78 41	1.22 34	0.62 70	1.57 81	0.16 42	0.23 33	0.89 7	1.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.02 6

ttt	4.41 387	0.70 191	3.95 215	2.53 412	2.01 403	4.34 346	0.41 188	13.09 439	11.69 436	7.20 320	12.20 397	4.15 256	3.35 296	9.54 413	10.11 458	0.07 384	1.11 467	0.00 1	0.19 375	0.10 207	1.47 405

test_4	2.58 222	0.70 191	3.30 141	0.43 99	0.30 118	3.97 323	1.11 357	3.91 57	3.83 146	4.15 191	17.20 455	3.44 223	0.52 106	6.60 227	1.58 203	0.00 1	0.13 272	0.00 1	0.11 336	0.20 330	0.20 133

fffft	1.13 60	0.71 195	2.25 51	0.09 15	0.07 14	2.10 127	0.63 254	4.19 75	2.10 56	0.42 27	0.75 45	0.24 65	0.20 27	6.89 246	1.08 149	0.00 1	0.12 266	0.00 1	0.00 1	0.24 365	0.53 253
1: 1. 1
CrosDoStereo	4.05 358	0.71 195	3.52 166	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 521	6.34 211	4.96 215	9.04 398	16.44 443	4.92 289	7.28 436	8.29 345	3.84 341	0.00 1	0.02 167	0.01 381	0.00 1	0.18 314	0.19 127

DeepStereo_LL	4.05 358	0.71 195	3.52 166	0.51 115	0.20 83	3.25 255	11.21 521	6.34 211	4.96 215	9.04 398	16.44 443	4.92 289	7.28 436	8.29 345	3.84 341	0.00 1	0.02 167	0.01 381	0.00 1	0.18 314	0.19 127

AIO_test	1.34 79	0.72 198	3.32 145	0.86 173	1.19 322	2.90 227	0.80 300	4.46 93	3.34 105	0.77 85	0.86 51	1.48 151	0.30 49	2.95 105	0.49 18	0.00 1	1.00 449	0.00 1	0.13 348	0.04 104	1.24 385

GES	2.69 232	0.72 198	5.34 313	1.82 299	0.05 5	4.51 352	1.04 349	10.39 349	4.18 167	5.53 230	6.72 260	1.92 171	3.30 288	5.16 176	2.67 296	0.06 376	0.01 128	0.06 453	0.01 239	0.20 330	0.14 80

ITSA-stereo	4.02 354	0.73 200	4.51 260	2.16 346	0.31 122	3.58 287	0.70 278	13.77 458	15.84 474	7.13 313	6.59 258	4.25 264	3.48 304	9.04 394	6.12 399	0.09 404	0.08 244	0.11 467	0.10 329	0.19 321	1.54 411

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 86	0.74 201	2.72 91	0.73 152	1.26 335	2.42 156	0.02 19	3.78 41	8.16 358	1.81 134	2.94 136	0.28 73	0.32 59	1.51 43	0.76 85	0.04 347	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.19 127

AdaStereo	3.34 290	0.74 201	4.00 220	3.10 457	0.51 190	4.22 336	1.25 366	12.84 425	8.39 364	6.33 261	9.55 338	5.77 322	1.54 210	5.53 187	2.74 305	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.15 93
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.
mmm	3.07 268	0.76 203	4.50 259	2.27 375	1.24 331	3.75 307	0.12 88	10.03 340	5.12 221	6.43 267	11.19 376	3.10 204	3.20 281	4.54 157	1.78 234	0.02 274	1.19 489	0.00 1	0.30 449	0.09 184	1.79 452

anonymousa	4.24 374	0.78 204	4.05 225	2.16 346	4.87 506	8.76 435	0.35 174	7.41 266	4.47 187	8.21 367	19.70 473	11.03 433	5.87 403	2.04 70	2.20 267	0.00 1	1.16 484	0.00 1	0.55 490	0.04 104	1.11 371

CRFU-Net	4.81 409	0.78 204	5.69 340	3.10 457	1.39 353	13.18 487	3.23 435	12.26 404	4.33 174	10.91 451	9.98 351	10.94 431	7.93 451	7.47 294	3.94 348	0.16 428	0.16 281	0.16 482	0.00 1	0.26 374	0.29 180

GIP-stereo	1.03 47	0.79 206	2.35 58	1.91 311	1.40 354	1.47 66	0.05 38	5.06 118	1.85 52	0.30 8	0.43 31	0.57 115	0.37 68	1.14 18	0.75 84	0.07 384	0.50 345	0.00 1	0.00 1	0.06 137	1.57 415

ff7	1.46 95	0.79 206	2.99 117	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 83	0.77 85	1.20 63	0.21 51	0.42 84	7.44 285	0.86 104	0.00 1	0.93 408	0.00 1	0.16 355	0.12 241	1.82 453

ffff	1.46 95	0.79 206	2.99 117	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 83	0.77 85	1.20 63	0.21 51	0.42 84	7.44 285	0.86 104	0.00 1	0.93 408	0.00 1	0.16 355	0.12 241	1.82 453

11t	1.46 95	0.79 206	2.99 117	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 83	0.77 85	1.20 63	0.21 51	0.42 84	7.44 285	0.87 109	0.00 1	0.93 408	0.00 1	0.16 355	0.12 241	1.82 453

ccc-4	1.46 95	0.79 206	2.99 117	0.33 77	0.35 138	2.75 198	0.81 304	4.31 84	2.97 83	0.77 85	1.20 63	0.21 51	0.42 84	7.44 285	0.86 104	0.00 1	0.93 408	0.00 1	0.16 355	0.12 241	1.82 453

TANstereo	1.32 78	0.79 206	2.93 106	0.37 87	0.11 27	1.81 103	0.01 4	3.56 25	4.36 180	4.53 200	4.96 196	0.41 93	0.68 126	1.22 22	0.59 48	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

FAT-Stereo	6.98 452	0.79 206	7.57 413	2.54 415	1.80 384	6.16 390	4.33 456	19.16 510	18.82 490	10.75 444	17.08 453	18.23 494	13.56 498	9.25 402	8.44 430	0.03 317	0.16 281	0.01 381	0.10 329	0.14 274	0.65 290

IGEV++	1.58 111	0.81 213	2.66 84	1.35 224	0.99 285	2.47 164	0.98 342	7.35 262	3.70 136	0.82 97	2.24 113	0.44 99	1.18 177	2.08 71	1.15 159	0.03 317	1.18 488	0.00 1	0.05 298	0.17 303	2.00 480

anonymousdsp	1.51 103	0.81 213	2.70 89	0.60 128	0.69 228	2.76 202	0.79 298	4.86 108	3.00 89	0.82 97	1.25 67	0.31 78	0.42 84	7.44 285	0.81 95	0.00 1	0.83 390	0.00 1	0.17 365	0.12 241	1.85 462

NINENet	3.38 297	0.81 213	4.16 231	1.88 307	1.40 354	7.31 415	0.48 211	12.95 432	6.64 294	7.29 327	9.24 327	5.21 300	1.18 177	6.72 236	1.89 244	0.17 432	0.08 244	0.07 458	0.00 1	0.09 184	0.03 14

IGEV-Stereo	1.51 103	0.81 213	2.69 88	0.60 128	0.69 228	2.77 203	0.79 298	4.88 112	2.99 88	0.82 97	1.25 67	0.31 78	0.42 84	7.43 284	0.85 102	0.00 1	0.83 390	0.00 1	0.17 365	0.12 241	1.85 462
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HH	2.88 250	0.82 217	4.07 227	1.71 279	0.54 201	4.71 357	0.69 273	8.72 300	3.57 125	1.80 131	6.49 256	7.81 367	3.92 329	8.93 387	0.99 133	0.00 1	1.06 459	0.00 1	0.03 276	0.05 125	1.69 434

HanStereo	2.88 250	0.82 217	4.07 227	1.71 279	0.54 201	4.71 357	0.69 273	8.72 300	3.57 125	1.80 131	6.49 256	7.81 367	3.92 329	8.93 387	0.99 133	0.00 1	1.06 459	0.00 1	0.03 276	0.05 125	1.69 434

x	2.30 188	0.82 217	3.85 198	2.23 362	0.72 237	2.12 132	0.81 304	9.48 327	4.82 210	3.83 179	2.76 129	3.49 227	2.30 247	3.48 116	2.25 274	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.22 400	0.09 184	1.66 426

TransformOpticalFlow	3.50 308	0.83 220	4.85 286	1.09 197	0.31 122	3.52 283	0.14 107	10.32 345	8.02 353	5.78 233	13.25 413	6.63 342	4.91 371	8.36 354	1.63 213	0.00 1	0.01 128	0.01 381	0.00 1	0.06 137	0.24 162

HCRNet	2.74 241	0.83 220	4.19 236	0.45 104	3.31 456	2.18 135	0.22 142	7.59 270	5.76 252	6.08 252	4.89 193	5.21 300	2.74 266	8.04 330	3.10 317	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.09 51

UPFNet	4.17 368	0.83 220	5.51 324	2.49 406	3.36 460	7.13 412	2.60 410	10.52 356	7.16 318	8.76 389	7.83 293	7.85 370	3.41 301	8.60 370	7.04 414	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 241	0.17 112

SCV	2.06 147	0.84 223	3.74 189	3.56 477	1.22 327	2.30 146	0.76 294	7.87 282	3.29 103	0.59 63	2.83 131	0.67 118	0.58 117	8.00 324	0.91 116	0.00 1	0.89 404	0.00 1	0.48 484	0.41 433	2.18 490

WCG-NET	1.42 88	0.84 223	1.90 23	0.61 131	0.10 25	2.10 127	1.05 351	3.33 23	7.10 316	2.86 150	3.53 158	0.75 123	0.93 150	1.28 28	0.72 80	0.00 1	0.97 426	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.22 146

SGM-Forest	5.40 419	0.84 223	4.19 236	1.43 240	0.68 225	10.12 453	6.41 486	12.13 400	11.86 438	11.50 464	14.43 426	11.62 439	5.20 386	9.93 432	6.16 400	0.16 428	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.08 169	1.24 385
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
999	1.42 88	0.85 226	2.23 49	1.37 229	0.35 138	3.01 236	0.64 257	3.91 57	2.83 75	0.38 17	3.35 147	0.19 46	0.25 36	7.37 281	1.12 154	0.01 170	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.22 348	0.21 139

qqq	2.44 207	0.85 226	4.33 246	1.73 285	0.71 234	1.98 116	0.38 181	9.15 313	4.33 174	3.37 164	4.34 176	4.63 278	2.83 273	4.95 166	2.06 258	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.25 413	0.09 184	1.65 422

GMOStereo	2.08 149	0.85 226	2.95 111	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 323	5.08 119	4.78 204	8.42 372	6.99 266	3.36 209	1.14 168	1.73 52	1.21 170	0.00 1	1.32 498	0.00 1	0.00 1	0.28 389	0.23 153

error version	2.08 149	0.85 226	2.95 111	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 323	5.08 119	4.78 204	8.42 372	6.99 266	3.36 209	1.14 168	1.73 52	1.21 170	0.00 1	1.32 498	0.00 1	0.00 1	0.28 389	0.23 153

test-v	2.08 149	0.85 226	2.95 111	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 323	5.08 119	4.78 204	8.42 372	6.99 266	3.36 209	1.14 168	1.73 52	1.21 170	0.00 1	1.32 498	0.00 1	0.00 1	0.28 389	0.23 153

test-2	2.08 149	0.85 226	2.95 111	0.23 54	0.73 239	1.50 68	0.86 323	5.08 119	4.78 204	8.42 372	6.99 266	3.36 209	1.14 168	1.73 52	1.21 170	0.00 1	1.32 498	0.00 1	0.00 1	0.28 389	0.23 153

sCroCo_RVC	1.34 79	0.85 226	6.15 361	1.21 210	1.28 338	0.90 8	0.18 125	4.50 94	2.86 77	0.37 13	3.18 144	0.52 109	1.52 209	1.83 60	0.93 121	0.13 417	0.25 308	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.16 102

CBMV_ROB	4.66 401	0.85 226	3.94 213	1.64 262	0.75 244	8.38 432	1.90 396	11.19 374	10.36 407	9.20 406	15.21 432	7.28 357	6.99 430	9.48 410	5.24 387	0.04 347	0.05 220	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.64 287

UGAM	4.25 376	0.86 234	5.73 343	0.45 104	0.22 99	3.61 289	1.18 360	5.51 151	15.39 468	4.99 211	12.34 399	15.09 469	3.71 316	10.58 442	3.76 335	0.00 1	0.46 339	0.00 1	0.34 463	0.36 421	0.36 204

H2IRNET	2.29 187	0.86 234	3.38 150	1.51 250	0.11 27	1.97 115	0.13 97	5.15 128	7.19 322	1.26 120	7.77 291	5.80 324	3.31 290	5.09 174	1.66 222	0.01 170	0.00 1	0.04 442	0.17 365	0.27 386	0.10 56

CoDeX	3.61 319	0.86 234	5.27 308	1.16 203	1.62 368	6.24 391	2.07 401	13.78 459	6.86 306	7.42 333	9.00 321	4.06 251	3.72 317	6.58 225	3.02 312	0.03 317	0.06 226	0.00 1	0.00 1	0.15 290	0.35 201

plain	1.53 105	0.86 234	6.50 377	0.42 96	0.05 5	1.56 74	0.09 70	5.18 131	4.02 161	0.54 51	1.76 93	0.59 116	0.75 134	6.48 223	1.23 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 438	0.07 43

ProNet	1.58 111	0.86 234	3.17 129	0.75 160	0.72 237	2.84 210	0.66 262	5.91 189	3.28 102	0.37 13	1.47 78	0.40 92	0.37 68	7.19 268	0.70 75	0.02 274	0.98 433	0.00 1	0.05 298	0.20 330	1.77 450

xxxx	5.16 418	0.86 234	4.86 287	1.96 323	1.22 327	7.56 420	0.07 58	14.67 471	9.15 388	6.55 278	9.87 346	9.30 396	3.47 303	8.07 332	22.20 520	0.05 364	1.16 484	0.00 1	0.26 430	0.10 207	1.76 449

ac_64	3.98 353	0.86 234	5.10 300	3.17 459	3.43 463	5.80 383	0.70 278	10.87 365	4.96 215	8.94 394	6.46 254	10.70 423	5.52 398	7.44 285	5.10 384	0.03 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.31 187

NOSS_ROB	3.67 321	0.86 234	3.81 196	2.53 412	1.11 308	6.10 389	0.72 283	11.08 372	12.36 440	5.45 226	8.91 317	5.65 313	2.09 235	8.30 348	3.16 320	0.20 442	0.07 240	0.00 1	0.00 1	0.11 222	0.80 331

MoCha-V2	1.83 125	0.87 242	3.33 146	1.41 237	1.27 336	2.50 165	0.20 135	5.60 160	3.90 153	0.98 106	3.30 145	0.35 90	1.58 214	7.09 262	0.80 90	0.00 1	1.52 514	0.00 1	0.23 406	0.06 137	1.70 437

UNet	4.19 370	0.87 242	7.18 403	2.00 333	3.22 452	9.55 444	0.31 167	10.11 341	6.22 270	7.98 352	6.82 264	10.42 414	5.77 401	7.28 275	5.83 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 207	0.12 70

ISRNet	4.11 362	0.88 244	6.63 382	3.46 473	2.64 434	2.11 131	0.26 154	7.72 280	6.60 289	11.29 460	17.98 465	8.21 374	2.60 259	6.81 244	4.72 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.25 165

mms	1.31 77	0.88 244	2.06 32	0.25 59	0.79 250	1.50 68	0.08 66	3.29 22	2.51 65	0.53 49	3.09 140	0.34 88	0.26 38	7.11 265	0.59 48	0.00 1	0.43 334	0.00 1	0.00 1	0.21 341	2.32 496

222	5.93 427	0.88 244	4.58 271	1.76 289	0.98 284	6.02 388	0.08 66	14.45 468	8.89 378	9.53 415	11.77 389	3.88 241	4.23 343	8.26 339	39.96 555	0.03 317	1.12 468	0.00 1	0.24 409	0.11 222	1.73 443

ToySt	3.39 298	0.89 247	9.29 452	1.47 247	0.94 278	4.20 335	1.98 398	7.33 260	5.42 233	3.01 158	6.75 261	8.67 390	5.10 383	5.43 185	3.72 333	0.07 384	0.89 404	0.00 1	0.23 406	0.28 389	2.13 487

tt45	1.25 70	0.90 248	1.98 25	0.59 124	0.25 108	3.47 277	0.14 107	4.07 68	1.97 54	0.45 31	2.17 109	0.29 75	0.27 42	7.02 257	0.95 126	0.00 1	0.04 211	0.00 1	0.00 1	0.22 348	0.24 162

xyz-stereo-finetune	1.38 84	0.91 249	2.91 103	0.10 18	0.05 5	3.13 245	0.66 262	4.12 71	3.01 90	1.06 112	1.91 101	0.69 119	0.37 68	6.31 216	2.14 263	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.13 75

ours_stereo	1.28 74	0.91 249	2.36 60	0.34 82	0.67 224	1.16 12	0.09 70	3.71 36	2.44 63	0.51 43	3.17 142	0.36 91	0.26 38	6.62 228	0.55 35	0.00 1	0.11 261	0.00 1	0.00 1	0.23 360	2.08 484

tt1	2.53 215	0.91 249	3.53 169	2.92 439	0.53 197	5.60 376	0.61 248	5.55 155	10.56 411	1.54 126	3.54 159	0.34 88	3.00 276	8.20 337	0.68 68	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.03 276	0.11 222	1.88 466

IER	3.42 304	0.91 249	6.38 374	0.73 152	1.60 367	7.07 410	0.55 229	7.07 250	5.45 236	8.17 366	8.89 316	6.13 330	6.13 409	5.36 181	3.77 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.05 29

SCV_C0	1.89 128	0.92 253	4.30 244	0.85 172	1.06 296	2.33 148	0.10 78	7.61 273	4.42 183	1.05 111	2.20 111	0.26 68	0.43 95	7.70 309	1.08 149	0.02 274	1.05 458	0.00 1	0.21 393	0.17 303	1.97 476

SMoEStereo_RVC	1.13 60	0.92 253	1.82 15	0.80 165	0.09 22	2.07 126	0.16 116	3.61 28	2.17 59	0.38 17	1.37 77	0.19 46	0.29 47	7.04 259	1.02 142	0.00 1	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.19 321	0.51 248

ACVNet-DCA	2.41 204	0.93 255	3.39 152	3.05 450	0.39 155	5.69 379	0.55 229	9.15 313	4.33 174	1.42 121	3.48 152	0.33 84	3.65 312	8.26 339	0.70 75	0.00 1	1.14 478	0.00 1	0.03 276	0.09 184	1.65 422

xx1	2.73 240	0.93 255	3.39 152	3.05 450	0.39 155	5.69 379	0.55 229	5.34 139	10.76 417	1.42 121	3.48 152	4.63 278	2.83 273	8.26 339	0.70 75	0.00 1	1.14 478	0.00 1	0.25 413	0.09 184	1.65 422

1test111	2.31 189	0.93 255	3.39 152	3.05 450	0.39 155	5.69 379	0.55 229	9.15 313	4.33 174	1.42 121	3.48 152	0.33 84	3.65 312	4.95 166	2.06 258	0.00 1	1.14 478	0.00 1	0.03 276	0.09 184	1.65 422

cc1	2.56 220	0.93 255	3.39 152	3.05 450	0.39 155	5.69 379	0.55 229	5.34 139	10.76 417	1.42 121	3.48 152	0.33 84	3.65 312	8.26 339	0.70 75	0.00 1	1.14 478	0.00 1	0.03 276	0.12 241	1.89 469

fff	2.54 217	0.93 255	5.51 324	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 203	12.69 446	6.03 249	5.29 208	1.43 146	5.28 389	2.37 89	2.21 268	0.01 170	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.02 43	0.61 276

csc	2.54 217	0.93 255	5.51 324	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 203	12.69 446	6.03 249	5.29 208	1.43 146	5.28 389	2.37 89	2.21 268	0.01 170	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.02 43	0.61 276

cscssc	2.54 217	0.93 255	5.51 324	0.32 71	0.14 47	1.70 89	0.11 84	6.19 203	12.69 446	6.03 249	5.29 208	1.43 146	5.28 389	2.37 89	2.21 268	0.01 170	0.00 1	0.01 381	0.00 1	0.02 43	0.61 276

test_xeample	4.78 408	0.93 255	4.68 280	1.48 248	1.28 338	3.94 320	0.13 97	13.35 445	8.62 370	8.21 367	11.63 385	3.43 222	3.54 305	7.59 305	23.47 525	0.02 274	1.16 484	0.00 1	0.25 413	0.11 222	1.74 446

S-Stereo	6.85 447	0.93 255	10.76 468	3.34 469	3.51 465	6.55 398	6.01 479	13.75 456	23.86 510	9.65 422	15.54 434	11.81 442	8.24 455	8.59 369	11.23 474	0.13 417	0.16 281	0.00 1	0.42 478	0.14 274	2.39 498

MM-Stereo_test3	2.10 159	0.94 264	2.59 77	1.66 268	3.95 481	2.42 156	0.78 297	6.58 223	7.29 327	1.94 135	4.90 194	1.23 140	0.65 123	3.77 126	1.38 191	0.00 1	0.83 390	0.00 1	0.00 1	0.38 428	0.77 325

STrans-v2	3.55 312	0.94 264	5.06 299	0.32 71	0.60 212	2.97 233	1.15 359	11.08 372	7.97 352	6.01 247	10.93 373	6.65 343	6.86 426	8.37 355	1.66 222	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.39 210

depthmonostereo	1.25 70	0.95 266	4.67 277	0.28 66	0.11 27	1.43 62	0.04 31	5.43 150	1.76 49	1.02 109	1.47 78	1.59 156	0.98 154	3.61 121	0.92 117	0.03 317	0.11 261	0.00 1	0.02 261	0.04 104	0.47 238

fffy	1.43 90	0.95 266	2.85 100	1.42 239	0.61 213	2.25 139	0.19 130	4.74 104	1.32 35	0.26 5	2.77 130	0.21 51	0.39 76	6.97 255	0.73 82	0.00 1	0.79 385	0.00 1	0.00 1	0.19 321	2.03 481

DCRE	2.21 175	0.95 266	3.17 129	2.10 340	1.30 345	1.86 107	0.05 38	5.33 138	4.69 200	3.59 171	9.37 335	3.81 238	1.18 177	2.34 88	1.22 174	0.01 170	0.97 426	0.00 1	0.30 449	0.04 104	1.97 476

ADStereo(finetuned)	2.50 213	0.95 266	6.60 380	0.39 91	0.20 83	1.72 96	0.24 148	6.06 196	9.31 391	6.30 259	5.42 215	1.44 149	6.22 412	2.25 81	2.14 263	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.65 290

xyz-stereo-finetune2	1.98 140	0.96 270	2.70 89	0.13 31	0.05 5	6.33 393	0.17 120	4.38 92	2.56 67	0.98 106	6.40 252	0.50 107	3.37 297	7.09 262	3.77 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.11 65

DCANet	2.35 192	0.96 270	5.51 324	0.39 91	0.19 73	1.72 96	0.25 152	6.06 196	9.33 392	6.31 260	5.42 215	1.44 149	4.14 338	2.22 78	2.28 279	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 104	0.66 299

ACVNet	2.86 247	0.96 270	3.87 201	0.86 173	0.61 213	2.63 180	0.54 225	8.93 305	6.12 263	5.09 213	9.32 333	5.70 319	3.84 321	2.68 97	5.56 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 374	0.23 153

acv_ft	3.90 344	0.96 270	5.85 348	2.56 417	4.70 503	7.27 414	0.84 315	9.17 316	6.12 263	10.00 427	9.32 333	5.70 319	4.07 335	2.68 97	8.24 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 418	0.23 153

StereoDRNet-Refined	4.84 411	0.96 270	5.13 301	2.22 359	0.46 172	9.10 440	0.16 116	10.72 360	9.40 394	13.41 480	12.50 401	10.02 408	4.58 358	8.60 370	8.71 437	0.01 170	0.00 1	0.01 381	0.05 298	0.24 365	0.53 253
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
castereo++	1.38 84	0.97 275	2.82 96	0.59 124	0.52 194	4.45 348	0.97 339	5.22 132	1.87 53	0.41 23	2.28 115	1.87 166	0.15 20	4.14 140	0.42 7	0.00 1	0.41 332	0.00 1	0.30 449	0.05 125	0.22 146

WCG-NET（raft）	1.70 117	0.97 275	2.01 30	0.40 94	0.17 64	2.10 127	0.97 339	3.05 17	6.47 282	2.89 152	3.17 142	4.31 266	1.03 159	3.85 129	0.60 51	0.00 1	1.32 498	0.00 1	0.01 239	0.18 314	0.41 222

FC-DCNN v2	11.44 509	0.98 277	5.39 317	2.28 378	1.65 372	18.84 512	5.41 474	19.66 513	20.80 500	29.20 531	35.39 532	34.37 537	23.46 531	17.13 511	13.18 493	0.17 432	0.01 128	0.02 414	0.01 239	0.08 169	0.69 305

ffm	3.41 302	0.98 277	7.03 397	1.64 262	1.07 297	2.84 210	0.47 201	5.55 155	10.56 411	6.68 287	9.59 340	5.66 314	3.87 324	8.20 337	0.68 68	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.19 375	0.11 222	1.88 466

ff1	4.11 362	0.98 277	7.03 397	1.64 262	1.07 297	2.84 210	0.47 201	5.55 155	10.56 411	6.68 287	9.59 340	5.66 314	3.87 324	11.33 453	11.69 478	0.00 1	1.13 471	0.00 1	0.19 375	0.11 222	1.88 466

mmx	4.50 390	0.98 277	7.03 397	1.64 262	1.07 297	2.84 210	0.47 201	12.84 425	11.23 429	6.68 287	9.59 340	5.66 314	3.87 324	11.33 453	11.69 478	0.05 364	1.12 468	0.00 1	0.19 375	0.10 207	1.53 409

xxx	4.50 390	0.98 277	7.04 400	1.64 262	1.07 297	2.84 210	0.47 201	12.84 425	11.23 429	6.68 287	9.59 340	5.66 314	3.87 324	11.33 453	11.69 478	0.05 364	1.12 468	0.00 1	0.19 375	0.10 207	1.53 409

Anonymous_2	4.74 407	0.98 277	4.46 253	2.35 389	2.27 417	5.66 378	0.67 267	8.08 287	5.28 224	4.98 209	2.60 125	8.74 393	6.92 428	5.79 196	3.46 326	0.24 455	1.70 516	5.16 532	18.18 557	5.41 524	1.85 462

IIG-Stereo	3.28 284	0.98 277	3.57 176	4.14 494	0.22 99	2.56 171	0.71 280	7.04 247	6.10 262	8.49 378	9.38 336	7.82 369	2.73 265	9.69 421	1.99 253	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.14 80

DIP-Stereo	2.12 161	0.98 277	3.94 213	0.20 39	0.11 27	4.73 359	0.13 97	9.27 320	4.40 182	6.46 270	5.03 198	0.45 101	0.72 132	3.79 127	1.94 248	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.24 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DISCO	6.58 443	0.98 277	6.44 375	3.75 483	1.18 320	11.19 469	3.29 439	12.92 429	16.72 478	7.27 325	11.74 388	17.34 487	6.60 420	19.59 520	11.59 477	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 443	0.50 244

AIO_rvc	1.48 100	1.01 286	3.51 165	0.95 187	1.16 318	3.32 264	0.96 338	4.83 107	3.38 107	0.79 93	1.75 91	1.31 143	0.31 52	2.66 96	0.62 57	0.02 274	1.09 463	0.00 1	0.04 294	0.12 241	1.82 453

FC-DCNN	11.29 508	1.01 286	5.50 323	2.25 368	1.65 372	18.23 510	5.36 472	18.99 507	20.65 499	28.95 530	34.83 530	33.83 535	23.18 530	17.04 510	13.37 494	0.17 432	0.01 128	0.02 414	0.02 261	0.10 207	0.70 309

HUF	1.64 114	1.03 288	4.14 229	1.19 208	1.34 350	3.02 237	0.40 185	4.88 112	3.60 127	0.79 93	2.87 135	0.83 127	0.31 52	2.88 103	0.81 95	0.06 376	2.03 522	0.00 1	0.00 1	0.16 294	2.41 501

rvit_stereo_0081_aga	0.95 41	1.03 288	4.52 263	0.16 35	0.25 108	1.70 89	0.21 140	4.27 81	3.17 95	0.38 17	0.23 19	0.27 70	0.31 52	1.56 46	0.64 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 263	0.15 93

DSFCA	4.48 389	1.03 288	6.84 391	1.61 259	1.68 376	7.26 413	4.46 458	11.27 377	7.51 334	11.01 454	6.89 265	8.49 387	4.54 357	10.41 441	6.18 401	0.03 317	0.06 226	0.02 414	0.03 276	0.13 263	0.14 80

1111x	4.96 413	1.04 291	7.09 402	1.75 287	1.05 294	5.03 365	0.32 169	13.52 449	10.70 416	6.68 287	10.35 356	8.81 394	6.01 407	10.65 443	12.78 489	0.07 384	1.24 493	0.00 1	0.33 459	0.11 222	1.75 447

HGLStereo	4.58 395	1.04 291	6.02 354	3.30 468	5.14 510	6.36 394	0.71 280	11.04 370	7.60 339	8.04 358	12.85 411	6.90 351	8.51 460	7.85 316	5.93 394	0.02 274	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.15 93

MyStereo06	2.71 235	1.05 293	5.43 321	1.39 232	1.20 324	2.57 172	0.10 78	10.39 349	4.79 208	5.54 231	6.16 238	6.39 336	2.33 249	3.40 115	1.35 190	0.01 170	1.24 493	0.00 1	0.21 393	0.13 263	0.50 244

MyStereo05	3.24 282	1.05 293	5.93 350	1.39 232	1.20 324	2.57 172	0.10 78	9.11 312	13.17 453	6.45 269	3.86 167	3.20 206	3.26 286	8.35 353	3.02 312	0.01 170	1.24 493	0.00 1	0.21 393	0.13 263	0.50 244

rvit_stereo_0080	1.09 53	1.08 295	4.16 231	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 175	4.52 96	3.94 154	0.70 78	1.29 72	0.41 93	0.75 134	1.98 63	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.18 117

whm_eth	1.09 53	1.08 295	4.16 231	0.12 28	0.12 36	1.32 47	0.36 175	4.52 96	3.94 154	0.70 78	1.29 72	0.41 93	0.75 134	1.98 63	0.76 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.18 117

IPLG	2.63 228	1.09 297	5.67 339	0.73 152	0.31 122	3.00 235	0.25 152	6.84 237	6.02 259	7.93 349	6.31 247	1.91 168	1.72 222	7.47 294	2.53 288	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 397	0.58 268

HART	2.08 149	1.10 298	3.44 162	0.47 109	1.15 316	1.70 89	0.04 31	6.40 216	3.69 135	1.50 125	7.78 292	2.42 183	0.16 21	6.76 240	1.15 159	0.00 1	1.46 509	0.00 1	0.00 1	0.31 407	2.12 486

DMCA	3.08 269	1.10 298	6.20 363	1.82 299	0.90 268	3.80 313	0.55 229	9.76 330	5.42 233	6.56 280	6.47 255	7.06 356	2.09 235	4.05 132	5.46 389	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 222	0.16 102

HSM	4.25 376	1.10 298	4.14 229	1.78 291	2.14 410	6.67 401	1.08 353	12.92 429	6.90 308	7.06 306	8.17 308	14.17 460	6.03 408	9.16 398	3.11 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.41 222

MaDis-Stereo	0.96 43	1.11 301	4.01 221	0.36 86	1.86 393	1.20 15	0.06 51	3.99 63	1.73 45	0.45 31	0.56 37	0.43 98	0.51 104	1.28 28	1.46 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 137	0.08 47

GCAP-Stereo	1.35 81	1.11 301	2.82 96	0.66 142	1.08 304	1.68 86	0.01 4	5.17 129	3.68 134	2.10 136	1.63 84	1.42 145	0.75 134	1.77 59	1.59 206	0.00 1	1.08 462	0.00 1	0.00 1	0.17 303	0.26 168

XX-TBD	1.55 109	1.11 301	2.94 108	2.45 403	0.06 11	2.31 147	0.01 4	3.58 27	7.80 346	3.11 160	5.10 199	0.27 70	0.26 38	1.42 39	0.60 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

SGM_RVC	10.77 502	1.11 301	4.66 276	2.66 421	0.41 165	21.03 518	6.87 494	20.02 518	15.54 472	25.86 527	24.97 500	33.59 534	20.51 520	20.89 523	14.78 502	0.31 468	0.26 310	0.22 494	0.26 430	0.43 438	1.01 356
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	3.94 348	1.12 305	3.06 124	0.23 54	0.13 42	4.17 334	6.40 485	5.83 178	4.54 190	10.46 437	16.98 451	6.49 340	7.44 442	8.00 324	3.58 327	0.01 170	0.07 240	0.07 458	0.00 1	0.14 274	0.06 38

delet	4.59 397	1.12 305	5.93 350	1.37 229	3.73 473	10.48 459	3.90 446	10.51 354	9.17 389	8.87 392	9.74 345	8.37 380	3.74 318	8.12 334	6.36 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 341	0.12 70

tg	2.18 169	1.13 307	2.74 92	0.84 171	0.13 42	4.33 345	0.05 38	6.21 207	4.90 213	4.06 187	5.30 213	2.55 186	0.92 148	7.28 275	0.99 133	0.00 1	0.60 354	0.00 1	0.00 1	0.37 424	1.12 374

MIPNet	2.27 185	1.14 308	5.55 331	0.49 113	0.22 99	2.03 121	0.19 130	7.60 272	6.17 267	5.83 236	4.16 172	2.05 174	3.44 302	3.65 123	2.23 273	0.00 1	0.01 128	0.01 381	0.01 239	0.24 365	0.48 241

MyStereo07	1.64 114	1.15 309	2.61 78	1.28 218	1.49 362	2.63 180	0.45 197	6.45 219	2.94 80	1.10 114	1.61 82	0.29 75	0.60 120	7.45 292	0.80 90	0.01 170	1.27 496	0.00 1	0.25 413	0.11 222	0.42 227

MyStereo04	3.29 285	1.15 309	6.64 383	1.28 218	1.49 362	2.63 180	0.45 197	10.57 357	13.30 454	4.41 197	3.90 168	3.06 202	3.56 306	7.87 319	3.35 324	0.01 170	1.27 496	0.00 1	0.25 413	0.11 222	0.42 227

FCDSN-DC	10.72 501	1.16 311	5.01 296	2.16 346	1.31 347	17.46 506	4.80 463	17.79 498	19.87 494	25.02 524	32.85 523	33.57 533	23.52 532	16.80 506	12.13 481	0.11 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.76 324
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
hitnet-ft	3.95 350	1.16 311	3.92 211	0.89 178	0.73 239	4.88 362	0.54 225	9.78 331	7.91 349	7.42 333	10.24 354	12.50 451	4.84 369	8.15 335	5.56 391	0.03 317	0.00 1	0.06 453	0.00 1	0.24 365	0.12 70

GANet-RSSM	3.67 321	1.16 311	4.56 270	3.24 464	2.03 405	2.63 180	0.50 218	11.53 386	6.83 304	6.25 256	10.58 365	7.35 358	6.65 422	6.77 242	2.94 310	0.00 1	0.00 1	0.08 464	0.00 1	0.26 374	0.12 70

MSCF	1.71 120	1.18 314	2.97 116	1.35 224	1.49 362	3.77 308	0.82 312	5.14 126	2.73 70	2.47 142	2.45 121	0.19 46	2.70 262	2.16 76	0.80 90	0.02 274	0.98 433	0.00 1	0.90 504	0.11 222	1.96 475

StereoVision	2.42 205	1.18 314	5.14 302	1.15 201	2.64 434	1.89 108	0.28 157	6.61 225	4.72 201	2.14 137	10.52 363	3.84 239	0.52 106	5.33 180	2.29 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 241	0.04 23

test_5	3.16 278	1.18 314	4.96 293	2.33 387	3.10 449	4.51 352	1.27 367	7.47 268	7.61 340	3.00 157	7.38 281	5.37 306	4.06 333	8.28 344	1.54 200	0.00 1	0.34 320	0.00 1	0.02 261	0.21 341	0.62 281

HI	3.39 298	1.19 317	4.03 222	1.46 243	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 207	3.86 149	8.51 379	12.61 404	11.86 444	6.44 416	4.55 158	4.27 357	0.00 1	0.06 226	0.00 1	0.00 1	0.12 241	0.15 93

CoSv	3.39 298	1.19 317	4.03 222	1.46 243	0.19 73	2.26 140	0.04 31	6.21 207	3.86 149	8.51 379	12.61 404	11.86 444	6.44 416	4.55 158	4.27 357	0.00 1	0.06 226	0.00 1	0.00 1	0.12 241	0.15 93

CroCo-Stereo Lap2	1.37 82	1.19 317	4.17 234	1.01 191	4.58 500	0.46 4	0.09 70	4.27 81	2.94 80	1.25 119	2.40 118	1.55 155	0.20 27	1.72 51	1.30 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 290	0.13 75

RAFT+CT+SA	2.59 223	1.19 317	3.55 173	1.09 197	2.21 412	3.14 248	0.90 331	7.59 270	5.65 243	2.76 149	8.21 309	2.04 173	1.57 213	8.84 381	1.31 184	0.02 274	0.34 320	0.00 1	0.38 471	0.22 348	0.73 317

OMP-Stereo	3.15 276	1.19 317	3.49 164	4.34 502	0.51 190	2.20 137	1.21 361	6.67 227	6.52 286	7.99 354	6.24 245	8.38 383	2.44 253	9.65 415	1.92 246	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.15 93

ADLNet	4.56 394	1.19 317	5.52 330	3.81 488	3.59 467	6.98 407	2.40 408	12.01 397	7.96 351	10.52 438	9.67 344	8.26 376	4.98 375	6.59 226	6.93 410	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.01 239	0.22 348	0.55 256

edge stereo	7.12 455	1.19 317	7.83 417	2.32 385	2.46 425	6.90 403	3.26 438	15.58 480	12.52 442	15.68 497	18.34 469	21.83 513	13.05 494	11.53 458	8.68 435	0.04 347	0.06 226	0.11 467	0.03 276	0.30 400	0.63 285

RASNet	5.00 414	1.19 317	5.69 340	3.68 481	4.80 504	5.04 366	1.29 370	10.26 344	8.99 382	5.89 238	11.65 386	10.55 419	9.76 473	9.96 433	10.32 463	0.20 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.73 317

MIM_Stereo	2.83 244	1.20 325	5.27 308	1.41 237	1.16 318	3.07 239	0.33 172	6.67 227	3.95 156	5.17 218	10.11 352	4.25 264	1.73 224	8.32 351	1.64 217	0.00 1	0.36 326	0.00 1	0.01 239	0.22 348	1.69 434

GEStereo_RVC	3.95 350	1.21 326	6.13 359	2.30 381	1.22 327	4.29 341	2.96 424	12.39 410	8.24 359	7.25 324	6.79 262	7.58 363	4.22 342	9.16 398	4.56 368	0.04 347	0.01 128	0.02 414	0.02 261	0.19 321	0.42 227

ACV-stereo	4.65 400	1.22 327	10.49 467	2.22 359	1.05 294	12.62 483	1.24 365	6.70 232	7.36 330	3.22 163	5.18 202	16.59 481	10.02 474	8.18 336	6.19 402	0.06 376	0.14 276	0.01 381	0.00 1	0.12 241	0.40 212

CroCo-Stereo	1.14 62	1.22 327	3.99 219	0.61 131	0.53 197	0.38 2	0.06 51	5.35 144	4.15 165	0.59 63	1.92 102	1.00 133	0.27 42	1.37 37	1.33 187	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.05 29
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
iRaftStereo_RVC	1.88 127	1.22 327	2.63 81	0.95 187	0.06 11	2.96 231	0.05 38	6.08 199	3.99 160	3.92 184	4.88 192	2.53 185	0.62 121	3.62 122	1.19 168	0.00 1	1.19 489	0.00 1	0.00 1	0.37 424	1.29 393

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 209	1.23 330	3.48 163	1.61 259	1.09 305	1.63 81	0.15 110	5.80 175	6.43 280	7.32 330	9.91 348	3.05 200	1.71 220	2.33 87	1.75 232	0.01 170	0.71 378	0.00 1	0.00 1	0.28 389	1.19 380

UCFNet_RVC	3.37 296	1.25 331	3.30 141	2.55 416	1.80 384	3.92 319	1.28 369	12.49 415	7.16 318	5.12 216	7.88 295	8.14 372	4.59 359	5.67 192	2.11 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.07 43

rvit_0105_6	1.44 92	1.26 332	5.78 344	0.66 142	0.08 17	1.58 76	0.32 169	4.57 98	6.53 287	0.40 21	0.38 29	1.11 136	0.29 47	4.76 163	0.92 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.20 133

Sa-1000	3.81 338	1.26 332	4.64 275	2.29 380	0.55 205	3.51 280	1.58 384	8.37 289	9.13 387	7.97 351	17.42 459	3.98 245	2.76 268	9.61 414	1.68 226	0.00 1	0.69 371	0.00 1	0.18 371	0.23 360	0.27 171

iRaft-Stereo_5w	3.20 280	1.27 334	5.27 308	0.27 65	0.99 285	2.71 192	0.58 238	5.75 170	5.85 255	3.03 159	7.88 295	10.08 409	4.08 336	8.40 356	6.09 397	0.00 1	0.25 308	0.00 1	0.12 342	0.31 407	0.95 350

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 294	1.28 335	8.51 429	1.86 303	1.83 388	3.51 280	0.31 167	10.50 353	4.32 173	2.74 147	5.87 228	10.30 413	4.53 356	4.66 160	3.16 320	0.02 274	0.87 403	0.00 1	0.97 508	0.38 428	1.43 404

SA	3.34 290	1.29 336	4.84 285	1.99 330	0.57 207	3.15 249	1.39 374	7.66 277	9.94 401	4.86 205	10.87 372	2.97 199	4.61 361	9.88 429	1.38 191	0.00 1	0.60 354	0.00 1	0.19 375	0.25 373	0.37 205

RAFT	2.94 257	1.29 336	4.06 226	1.36 226	0.50 181	2.39 154	0.91 334	6.11 200	3.25 99	6.64 284	7.30 279	9.96 407	4.20 340	6.03 204	2.21 268	0.00 1	1.02 452	0.00 1	0.02 261	0.54 459	1.01 356

NVstereo2D	4.82 410	1.29 336	7.98 423	3.68 481	3.48 464	8.02 424	3.10 429	11.25 375	15.50 471	5.14 217	7.71 288	8.21 374	4.68 363	10.19 438	4.30 359	0.02 274	0.19 288	0.13 476	0.36 468	0.07 156	1.12 374

raftrobust	2.16 166	1.31 339	2.76 94	2.38 394	3.33 457	2.72 194	0.51 219	5.34 139	4.64 196	6.13 254	3.98 169	1.63 157	2.51 256	3.02 108	1.64 217	0.00 1	0.76 383	0.00 1	0.02 261	0.14 274	0.27 171

AFF-stereo	2.87 249	1.31 339	3.26 138	1.87 304	0.38 152	1.68 86	0.09 70	6.38 214	7.07 314	6.52 275	11.90 391	6.08 329	2.32 248	5.05 172	1.65 219	0.02 274	0.66 365	0.00 1	0.00 1	0.29 397	0.94 348

MDST_ROB	9.13 487	1.31 339	10.16 465	4.36 503	2.48 427	28.66 533	7.64 502	19.96 516	14.97 465	27.53 528	24.02 492	9.47 397	5.27 388	16.31 503	8.61 434	0.63 488	0.19 288	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.90 340

4D-IteraStereo	1.99 142	1.32 342	3.77 193	0.13 31	2.84 440	3.51 280	1.03 346	4.26 80	5.38 231	5.50 228	1.03 61	3.86 240	0.38 75	2.44 92	1.88 240	0.00 1	0.43 334	0.00 1	0.01 239	0.11 222	1.84 460

stereogan	8.18 474	1.32 342	9.05 446	3.59 478	4.00 485	20.16 517	3.13 432	17.25 495	20.16 497	10.68 442	19.19 470	20.56 511	10.70 482	14.74 493	7.00 412	0.34 471	0.04 211	0.21 493	0.08 310	0.70 474	0.65 290

DispNO	3.51 310	1.33 344	8.51 429	2.26 371	1.36 351	3.46 276	0.81 304	8.74 302	6.58 288	6.78 294	7.63 287	6.22 335	4.20 340	7.47 294	4.44 364	0.00 1	0.03 194	0.03 432	0.11 336	0.13 263	0.14 80

rvit_105_1	2.69 232	1.34 345	6.85 392	1.89 308	0.09 22	1.94 113	3.50 442	6.38 214	9.00 383	4.98 209	2.19 110	3.57 231	1.56 212	7.31 278	3.03 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.06 137	0.16 102

TestStereo1	3.12 273	1.34 345	4.67 277	3.47 474	0.71 234	2.50 165	1.45 376	7.27 257	8.71 373	4.91 206	9.28 330	2.34 180	3.61 309	9.44 408	1.62 210	0.00 1	0.33 318	0.00 1	0.00 1	0.30 400	0.40 212

SA-5K	3.12 273	1.34 345	4.67 277	3.47 474	0.71 234	2.50 165	1.45 376	7.27 257	8.71 373	4.91 206	9.28 330	2.34 180	3.61 309	9.44 408	1.62 210	0.00 1	0.33 318	0.00 1	0.00 1	0.30 400	0.40 212

psm_up	4.33 378	1.34 345	4.43 252	2.27 375	2.62 431	5.29 368	3.30 440	11.49 383	6.89 307	8.05 360	8.06 305	10.09 411	11.10 484	7.12 267	3.76 335	0.24 455	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 330	0.37 205

rvit_0105_5	1.70 117	1.36 349	6.71 388	0.52 117	0.04 4	1.58 76	0.58 238	5.39 149	6.62 292	0.91 102	1.72 89	1.77 162	0.77 138	4.44 151	1.28 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.23 153

DualNet (step1)	4.40 384	1.36 349	7.91 419	1.40 234	0.63 218	5.54 372	2.72 413	11.31 378	8.40 365	8.64 382	8.05 302	6.80 345	5.05 379	7.22 270	2.53 288	1.74 512	1.04 455	3.05 524	2.96 529	0.22 348	1.35 399

test_sample9	6.40 437	1.36 349	7.91 419	1.40 234	0.63 218	5.54 372	2.72 413	11.31 378	8.40 365	8.64 382	8.05 302	6.80 345	5.05 379	12.52 473	13.17 491	1.74 512	25.14 564	3.05 524	2.96 529	0.22 348	1.35 399

test_sample8	8.50 479	1.36 349	7.91 419	1.40 234	0.63 218	5.54 372	2.72 413	12.78 423	6.78 301	17.61 504	9.29 332	24.63 518	19.17 515	12.52 473	13.17 491	1.74 512	25.14 564	3.05 524	2.96 529	0.22 348	1.35 399

PSMNet-RSSM	3.69 324	1.36 349	4.54 265	2.44 402	1.90 395	2.35 150	0.69 273	11.77 390	6.38 278	6.60 282	11.85 390	7.70 365	5.61 400	6.66 234	3.67 329	0.00 1	0.00 1	0.02 414	0.01 239	0.17 303	0.10 56

G2L-ROB	3.74 330	1.37 354	5.05 298	1.95 320	1.14 314	4.45 348	0.43 194	12.31 406	6.36 276	7.88 348	5.42 215	11.10 434	2.11 239	8.53 367	6.31 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 303	0.33 193

MMNet	4.44 388	1.37 354	6.26 368	1.73 285	1.64 369	10.51 461	0.61 248	9.27 320	9.66 398	9.55 417	9.22 325	7.40 360	6.52 419	7.90 320	6.98 411	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.10 56

HITNet	3.11 271	1.38 356	5.35 315	2.23 362	0.12 36	5.59 375	0.58 238	9.95 339	5.72 250	6.62 283	7.91 297	3.90 242	3.24 284	4.39 149	4.58 370	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.57 262
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
G2L-Stereo_test	3.88 343	1.39 357	4.86 287	2.98 443	1.49 362	4.11 332	1.13 358	12.05 398	6.83 304	8.42 372	9.17 324	9.49 398	2.71 263	7.03 258	5.22 386	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 374	0.52 251

LL-Strereo2	2.22 176	1.39 357	3.39 152	1.26 215	1.01 289	3.73 306	1.47 378	6.47 220	4.61 195	4.66 202	2.64 127	4.17 257	0.37 68	6.03 204	1.61 208	0.09 404	0.24 305	0.00 1	0.08 310	0.08 169	1.16 378

GASTEREO	1.80 123	1.40 359	2.87 102	1.46 243	1.50 366	3.88 316	0.83 313	5.08 119	2.86 77	2.59 144	3.57 160	0.18 44	2.82 272	2.30 84	0.82 100	0.02 274	0.98 433	0.00 1	0.90 504	0.10 207	1.95 473

AIO-test1	2.49 210	1.41 360	3.78 194	0.87 175	5.11 509	2.46 162	0.93 337	6.49 221	14.84 463	0.95 103	2.85 133	0.92 129	0.31 52	6.05 207	1.88 240	0.15 422	0.07 240	0.00 1	0.21 393	0.21 341	0.31 187

rvit_0105_4	1.58 111	1.41 360	6.67 385	0.65 138	0.05 5	1.60 79	0.41 188	4.70 102	6.48 283	0.46 37	0.87 53	1.40 144	0.53 109	5.08 173	1.12 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.18 117

111	3.05 266	1.41 360	5.51 324	0.32 71	0.14 47	2.83 208	0.68 270	6.76 234	14.21 460	3.59 171	9.11 322	5.50 308	3.30 288	4.05 132	2.43 285	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 263	1.02 360

rvit_stereo_ft	1.23 68	1.42 363	5.16 303	0.94 185	0.36 145	1.22 19	0.24 148	4.57 98	4.49 188	0.51 43	1.04 62	0.73 121	1.10 162	1.50 41	1.01 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 125	0.22 146

rafts_anoy	2.09 155	1.42 363	3.34 147	2.87 438	2.72 437	2.46 162	0.17 120	6.20 206	6.48 283	3.40 166	2.25 114	1.91 168	1.32 188	3.59 120	1.75 232	0.01 170	1.52 514	0.00 1	0.01 239	0.06 137	0.28 177

ssnet_v2	4.73 406	1.43 365	6.74 389	1.80 295	0.75 244	8.89 437	4.60 460	12.66 419	10.65 415	9.53 415	6.23 241	9.78 404	4.26 344	6.89 246	9.65 454	0.01 170	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 421	0.31 187

cf-r	3.76 333	1.43 365	5.34 313	2.66 421	2.79 438	2.85 221	0.62 252	9.08 310	6.91 309	7.06 306	11.90 391	9.64 400	3.83 320	6.23 214	4.53 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 321	0.17 112

STTStereo	3.90 344	1.43 365	8.20 426	3.03 447	2.28 418	3.64 295	0.64 257	10.11 341	7.09 315	10.20 430	7.08 271	8.73 391	3.57 307	7.44 285	4.00 350	0.00 1	0.02 167	0.01 381	0.01 239	0.04 104	0.40 212

MSMD_ROB	9.73 492	1.43 365	5.42 319	1.81 296	0.42 168	16.83 502	4.30 455	14.29 467	15.34 467	23.06 516	40.17 539	25.63 522	22.62 527	13.37 482	8.85 439	0.48 486	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.13 263	0.47 238

coex_refinement	4.34 379	1.44 369	4.46 253	3.08 456	1.46 360	4.22 336	0.36 175	11.92 394	8.33 361	8.48 377	13.41 414	9.90 406	3.40 300	6.95 253	8.54 432	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 184	0.71 312

rvit_0105_3	1.94 136	1.44 369	7.39 408	0.88 177	0.02 3	1.61 80	1.64 387	5.88 179	6.73 298	2.37 139	1.78 95	2.01 172	1.16 175	4.46 152	1.26 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.14 80

ADLNet2	4.72 404	1.44 369	6.68 386	3.03 447	3.90 478	6.80 402	2.91 422	11.67 389	9.63 396	7.99 354	9.89 347	9.75 403	5.32 393	7.70 309	7.13 415	0.01 170	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.26 374	0.22 146

DLCB_ROB	4.87 412	1.45 372	4.75 284	2.52 411	1.13 313	6.25 392	3.01 426	10.44 351	8.34 362	11.05 455	13.43 415	14.04 458	3.90 328	9.74 422	6.80 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.37 205

iResNet	4.04 356	1.46 373	8.72 436	3.25 465	0.36 145	4.54 354	0.47 201	9.06 308	10.40 409	7.98 352	12.82 410	4.06 251	3.22 283	8.82 380	4.95 379	0.03 317	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.55 256

CBFPSM	5.12 416	1.48 374	16.22 498	1.81 296	1.14 314	11.16 468	2.90 421	7.99 286	6.75 300	6.55 278	5.00 197	15.05 468	8.78 463	7.52 299	8.90 440	0.04 347	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 434	0.67 302

raft+_RVC	2.18 169	1.49 375	3.14 128	2.77 428	2.01 403	1.40 58	0.10 78	7.02 245	5.35 228	2.99 156	5.54 221	1.19 138	1.34 193	4.98 168	1.49 197	0.00 1	1.45 507	0.00 1	0.00 1	0.14 274	1.11 371

RYNet	6.82 446	1.51 376	7.35 407	1.79 292	4.52 497	16.68 501	4.41 457	14.19 464	17.43 483	11.64 466	7.86 294	15.03 467	8.81 464	10.10 435	14.16 499	0.04 347	0.13 272	0.15 479	0.05 298	0.08 169	0.53 253

DRN-Test	6.23 433	1.51 376	7.53 412	3.07 455	3.69 470	12.17 480	3.23 435	20.80 525	11.11 428	12.64 472	13.02 412	10.91 430	5.26 387	8.49 364	10.12 459	0.05 364	0.05 220	0.04 442	0.04 294	0.28 389	0.65 290

MLCV	3.76 333	1.52 378	6.93 394	1.66 268	0.31 122	4.31 342	0.32 169	7.92 283	7.68 341	9.55 417	12.12 394	5.17 298	2.74 266	10.00 434	4.49 366	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.27 171

CBMV	5.97 428	1.52 378	4.51 260	1.99 330	0.53 197	10.02 450	6.94 495	13.27 443	13.80 459	13.08 478	15.93 439	11.36 435	8.11 454	9.82 425	7.27 416	0.08 393	0.15 279	0.00 1	0.00 1	0.30 400	0.74 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLCA_NET_v2_RVC	4.11 362	1.53 380	6.87 393	3.04 449	3.33 457	4.34 346	0.59 243	11.36 381	7.92 350	8.98 395	7.98 300	9.72 402	3.82 319	7.92 321	4.43 363	0.15 422	0.02 167	0.03 432	0.03 276	0.07 156	0.14 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo	3.74 330	1.56 381	5.82 345	1.71 279	2.04 407	2.87 223	0.58 238	9.79 332	6.49 285	7.82 345	7.97 299	8.57 388	2.36 250	9.19 401	7.45 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 374	0.40 212

HBP-ISP	4.37 382	1.56 381	4.59 272	2.23 362	1.29 343	7.87 421	3.96 448	11.80 391	10.91 422	8.06 362	14.45 427	3.38 214	4.87 370	9.27 403	2.53 288	0.14 420	0.06 226	0.00 1	0.01 239	0.08 169	0.30 185

GMStereo	2.07 148	1.56 381	5.64 335	0.74 158	0.05 5	3.63 294	0.01 4	5.17 129	11.27 432	4.22 192	2.44 120	0.53 111	0.49 102	4.06 134	1.01 140	0.22 447	0.00 1	0.00 1	0.14 350	0.18 314	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DANet	6.46 439	1.58 384	9.58 459	4.10 493	3.99 484	9.13 441	1.34 373	10.37 348	7.76 342	13.76 484	15.66 435	16.14 477	7.03 432	13.07 480	13.62 497	0.19 439	0.12 266	0.02 414	0.02 261	0.15 290	1.61 417
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TestStereo	1.89 128	1.59 385	4.22 239	0.37 87	0.28 115	1.33 49	0.01 4	5.63 163	4.13 164	3.59 171	5.11 200	2.06 175	0.70 129	7.62 307	0.93 121	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 43	0.19 127

CFNet-ft	3.70 326	1.59 385	3.87 201	1.68 273	2.42 423	3.20 251	0.66 262	8.93 305	7.76 342	5.09 213	9.95 349	10.77 426	5.43 396	7.41 282	4.71 372	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.01 239	0.30 400	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 326	1.59 385	3.87 201	1.68 273	2.42 423	3.20 251	0.66 262	8.92 304	7.76 342	5.09 213	9.95 349	10.77 426	5.43 396	7.41 282	4.71 372	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.01 239	0.30 400	0.11 65

AASNet	4.20 371	1.63 388	5.82 345	3.79 484	3.93 479	6.55 398	1.22 363	19.12 509	6.82 303	7.86 347	8.35 311	4.36 268	2.55 257	3.87 130	7.47 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 454	0.22 146

AACVNet	3.71 328	1.63 388	4.89 289	3.80 485	0.62 216	3.25 255	0.30 166	9.47 326	3.81 143	6.34 264	10.74 369	10.52 416	4.92 372	9.31 405	3.88 343	0.03 317	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 416	0.28 177

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 361	1.65 390	13.34 481	2.14 345	1.84 389	4.03 327	0.98 342	13.13 440	4.97 218	4.53 200	11.37 380	9.85 405	1.97 230	4.88 165	2.74 305	0.03 317	0.90 406	0.00 1	1.11 511	0.84 485	1.72 441

RAFT_CTSACE	3.62 320	1.65 390	5.41 318	1.36 226	3.08 447	3.95 322	1.03 346	4.62 101	4.65 197	5.33 222	17.73 463	7.63 364	2.71 263	10.98 446	1.15 159	0.00 1	0.48 342	0.00 1	0.00 1	0.31 407	0.25 165

ACRE	2.67 230	1.66 392	6.50 377	0.72 149	2.03 405	2.65 187	0.84 315	5.97 193	5.52 238	7.85 346	9.23 326	1.72 159	1.09 161	4.09 138	2.73 303	0.02 274	0.19 288	0.02 414	0.08 310	0.26 374	0.21 139

MyStereo8	3.30 287	1.69 393	6.28 369	2.51 408	3.79 475	4.22 336	0.07 58	7.43 267	6.39 279	6.51 274	10.13 353	4.23 262	1.45 198	2.79 101	5.08 382	0.06 376	1.49 512	0.00 1	0.40 474	0.26 374	1.33 396

CIPLG	2.72 238	1.69 393	6.02 354	0.80 165	2.14 410	2.66 188	0.84 315	5.90 185	5.59 240	8.12 363	9.58 339	1.74 160	1.14 168	4.53 156	2.82 309	0.02 274	0.19 288	0.02 414	0.09 322	0.26 374	0.22 146

CSP-Net	4.40 384	1.70 395	4.90 290	1.82 299	1.04 293	12.96 485	2.25 405	13.75 456	6.34 274	9.64 419	8.99 319	8.31 377	3.24 284	8.45 362	4.32 360	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 360	0.06 38

pmcnn	8.17 473	1.70 395	11.49 471	3.18 460	3.07 446	9.66 446	6.06 481	13.60 451	17.71 486	15.23 494	24.02 492	27.61 525	8.81 464	10.36 440	9.51 452	0.08 393	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.31 407	0.87 338

IGEVStereo-DCA	1.54 106	1.71 397	2.99 117	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.81 304	4.31 84	2.97 83	0.73 83	0.16 14	0.23 59	0.32 59	7.57 303	2.72 301	0.00 1	0.49 343	0.00 1	0.16 355	0.17 303	1.82 453

rrr	1.64 114	1.71 397	6.31 371	0.73 152	0.24 104	2.69 189	0.92 336	4.25 79	1.75 47	0.73 83	0.16 14	0.23 59	0.32 59	7.57 303	2.72 301	0.00 1	0.49 343	0.00 1	0.20 387	0.17 303	1.68 432

raft_robust	2.91 253	1.71 397	3.42 159	1.36 226	0.57 207	1.53 73	0.12 88	7.06 248	9.09 385	6.96 304	7.21 276	4.43 271	2.09 235	9.40 407	1.61 208	0.03 317	0.93 408	0.00 1	0.21 393	0.17 303	0.38 208

RALAANet	2.68 231	1.71 397	4.73 283	2.79 430	0.80 253	3.30 260	0.15 110	7.92 283	5.92 257	5.79 234	6.06 235	3.51 228	1.13 166	6.76 240	2.28 279	0.00 1	0.28 311	0.00 1	0.10 329	0.27 386	0.13 75

GwcNet-RSSM	4.13 367	1.71 397	6.25 367	2.50 407	1.93 398	2.39 154	1.49 380	9.59 328	8.71 373	6.66 286	15.04 431	8.47 386	3.84 321	6.87 245	6.74 408	0.00 1	0.00 1	0.04 442	0.00 1	0.29 397	0.15 93

RALCasStereoNet	2.39 202	1.73 402	3.59 181	2.38 394	2.69 436	2.84 210	0.18 125	5.29 134	4.94 214	2.45 141	5.62 224	2.22 178	0.79 143	7.48 297	1.63 213	0.00 1	1.75 517	0.00 1	0.00 1	0.14 274	2.03 481

ARAFT	3.32 288	1.74 403	7.92 422	0.64 134	0.15 55	4.45 348	2.89 419	8.20 288	6.30 272	9.23 407	7.12 275	5.58 311	1.24 186	8.60 370	1.69 227	0.01 170	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.35 418	0.35 201

LoS_RVC	1.47 99	1.75 404	2.66 84	0.52 117	3.89 477	1.67 84	0.04 31	2.66 14	2.61 68	0.55 55	2.63 126	0.31 78	1.68 217	1.99 65	0.81 95	0.01 170	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 75	5.54 524

IPLGR_C	2.69 232	1.75 404	6.20 363	0.79 162	2.06 408	2.64 185	0.86 323	6.36 213	5.64 242	8.13 364	9.26 328	1.69 158	1.15 174	3.79 127	2.80 308	0.02 274	0.20 295	0.02 414	0.08 310	0.26 374	0.18 117

test_xeample3	1.71 120	1.75 404	6.64 383	0.90 180	0.29 116	2.55 170	0.90 331	4.08 69	2.36 61	0.56 59	0.24 21	0.23 59	0.31 52	7.51 298	2.73 303	0.00 1	0.70 374	0.00 1	0.36 468	0.18 314	1.92 471

iResNet_ROB	4.67 402	1.77 407	5.93 350	2.47 405	0.95 281	3.78 310	0.36 175	15.65 481	17.36 482	8.75 388	11.23 377	7.05 355	4.60 360	8.94 389	4.23 356	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.15 93

GANet	6.86 448	1.78 408	5.98 353	3.05 450	1.12 311	10.12 453	9.38 513	13.41 447	8.67 371	11.46 462	29.87 514	13.94 457	8.25 456	12.06 467	6.33 405	0.40 475	0.06 226	0.16 482	0.33 459	0.18 314	0.59 271

TDLM	4.58 395	1.79 409	5.03 297	2.45 403	1.32 348	4.04 329	7.15 498	11.60 388	11.46 433	6.91 297	12.69 406	5.94 326	5.03 376	9.74 422	3.80 340	0.67 490	0.00 1	0.01 381	0.05 298	0.23 360	1.78 451

DeepPruner_ROB	3.82 339	1.87 410	5.65 337	1.31 222	1.64 369	3.62 293	0.81 304	14.47 469	5.03 220	8.03 357	10.78 370	6.95 353	2.26 243	8.92 386	4.32 360	0.07 384	0.03 194	0.00 1	0.01 239	0.37 424	0.29 180

AIO-test2	2.98 263	1.88 411	4.72 281	1.67 272	3.34 459	2.64 185	0.06 51	6.96 241	15.70 473	2.65 145	7.31 280	0.93 130	0.57 115	5.81 198	1.20 169	3.30 524	0.09 251	0.00 1	0.09 322	0.22 348	0.43 236

SACVNet	4.55 392	1.88 411	5.55 331	3.38 470	1.68 376	3.11 242	2.76 418	12.44 413	6.43 280	11.07 456	11.31 378	10.53 418	5.13 384	9.88 429	4.56 368	0.08 393	0.02 167	0.00 1	0.01 239	0.38 428	0.80 331

XPNet_ROB	6.46 439	1.88 411	7.41 410	2.81 431	0.95 281	6.45 396	6.82 493	13.58 450	8.80 376	15.50 495	15.86 437	19.59 503	7.12 433	11.41 457	9.86 455	0.02 274	0.04 211	0.00 1	0.03 276	0.20 330	0.79 330

MeshStereo	11.94 514	1.88 411	5.24 306	2.11 343	1.44 358	20.09 516	4.95 466	21.74 531	16.75 479	33.10 536	35.07 531	39.28 543	22.72 528	19.45 518	13.59 496	0.19 439	0.06 226	0.02 414	0.00 1	0.46 446	0.65 290
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
ccnet	7.45 464	1.89 415	7.71 415	3.18 460	2.35 419	12.19 481	6.14 482	18.95 506	9.36 393	13.33 479	20.38 475	16.00 476	9.10 471	10.10 435	15.40 505	0.44 477	0.34 320	0.25 497	0.25 413	0.48 451	1.18 379

RP	7.41 460	1.90 416	7.33 405	4.26 498	5.25 511	6.64 400	3.46 441	12.44 413	16.23 476	10.36 435	23.00 489	18.72 496	16.59 509	11.10 448	8.47 431	1.10 500	0.02 167	0.12 474	0.16 355	0.43 438	0.65 290

Nwc_Net	7.54 465	1.91 417	8.71 435	4.16 495	3.42 462	10.77 464	2.00 399	20.33 522	12.19 439	9.10 401	24.04 494	17.67 490	13.58 499	12.14 469	9.12 445	0.94 498	0.00 1	0.00 1	0.02 261	0.22 348	0.41 222

dd	2.36 194	1.93 418	6.03 356	0.83 169	0.12 36	1.80 101	0.17 120	5.30 135	11.82 437	2.98 155	3.64 164	1.50 152	1.21 183	5.25 177	3.92 345	0.13 417	0.01 128	0.04 442	0.22 400	0.10 207	0.14 80

G-Net	8.60 481	1.93 418	12.59 476	6.04 518	3.66 469	25.93 526	4.26 452	10.35 347	8.05 354	19.71 509	24.73 498	14.15 459	15.49 507	11.30 452	10.69 470	0.50 487	0.46 339	0.19 490	0.25 413	0.80 482	0.91 343

CVANet_RVC	4.68 403	1.93 418	5.57 333	2.61 418	1.86 393	4.12 333	4.94 465	12.11 399	9.29 390	8.05 360	11.08 374	10.28 412	6.48 418	9.52 412	3.19 323	0.45 479	0.01 128	0.00 1	0.12 342	0.23 360	1.75 447

fast-acv-ft	6.00 429	1.95 421	7.88 418	2.35 389	1.85 391	13.61 491	1.76 393	8.44 291	10.12 402	11.22 458	20.57 477	14.41 464	7.55 444	8.11 333	8.83 438	0.10 408	0.09 251	0.16 482	0.07 307	0.68 470	0.35 201

LMCR-Stereo	3.92 346	1.96 422	4.92 291	2.85 437	0.23 102	7.88 422	1.47 378	12.52 416	5.39 232	8.71 386	10.65 367	1.90 167	5.04 378	8.53 367	4.89 376	1.05 499	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 434	0.05 29

CFNet	4.03 355	1.97 423	6.30 370	2.70 425	1.64 369	5.41 371	0.22 142	12.14 402	10.28 404	5.24 219	11.15 375	6.43 337	3.70 315	8.97 392	4.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 400	0.13 75

DMCA-RVC	3.59 317	1.98 424	8.68 434	2.30 381	1.48 361	3.54 285	0.55 229	8.40 290	5.43 235	9.37 412	5.90 229	8.34 379	3.21 282	7.19 268	4.46 365	0.06 376	0.11 261	0.08 464	0.02 261	0.21 341	0.40 212

WCMA_ROB	10.20 497	1.99 425	9.33 453	3.01 445	2.46 425	15.78 498	7.67 504	12.75 422	15.41 469	25.08 526	33.42 527	27.06 524	19.86 517	13.87 487	12.47 485	1.28 504	0.38 329	0.18 488	0.20 387	0.28 389	1.54 411

gwcnet-sp	3.58 314	2.01 426	8.82 439	2.01 334	0.69 228	7.38 417	1.10 354	9.23 317	6.66 295	9.32 408	5.91 230	4.21 259	3.31 290	6.91 248	3.69 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 365	0.18 117

scenet	3.58 314	2.01 426	8.82 439	2.01 334	0.69 228	7.38 417	1.10 354	9.23 317	6.66 295	9.32 408	5.91 230	4.21 259	3.31 290	6.91 248	3.69 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 365	0.18 117

ssnet	3.58 314	2.01 426	8.82 439	2.01 334	0.69 228	7.38 417	1.10 354	9.23 317	6.66 295	9.32 408	5.91 230	4.21 259	3.31 290	6.91 248	3.69 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 365	0.18 117

FBW_ROB	9.17 488	2.08 429	10.31 466	2.51 408	1.66 374	13.22 488	6.04 480	23.09 532	20.11 496	19.55 507	15.80 436	18.97 500	11.96 492	19.34 517	11.38 475	0.66 489	0.30 313	2.15 522	0.90 504	1.15 493	2.16 489

iinet-f	6.21 432	2.11 430	28.74 536	2.13 344	1.38 352	11.62 473	1.49 380	7.64 276	7.19 322	7.77 343	14.38 425	10.49 415	7.79 448	7.76 313	12.90 490	0.03 317	0.03 194	0.05 449	0.00 1	0.67 468	0.12 70

BEATNet_4x	3.69 324	2.12 431	8.11 424	1.82 299	0.16 61	5.30 369	1.04 349	10.87 365	6.14 266	7.09 310	8.42 312	4.99 294	4.42 348	5.89 199	6.23 403	0.04 347	0.05 220	0.00 1	0.00 1	0.32 412	0.84 335

DN-CSS_ROB	3.00 265	2.14 432	7.33 405	2.67 423	0.78 249	3.13 245	0.07 58	6.68 231	4.22 170	5.51 229	12.12 394	2.33 179	1.21 183	8.69 376	2.51 287	0.03 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 434	0.15 93

AF-Net	8.37 477	2.16 433	9.01 444	3.65 480	4.58 500	9.40 442	2.63 412	17.71 497	21.32 503	10.38 436	24.51 497	20.43 508	16.67 510	12.54 475	10.76 471	0.70 492	0.00 1	0.12 474	0.00 1	0.47 448	0.42 227

psmorigin	7.74 466	2.19 434	18.99 509	2.51 408	0.89 266	7.08 411	2.74 416	11.25 375	7.90 348	20.49 512	22.36 487	20.16 505	11.95 491	13.84 486	10.61 466	0.04 347	0.18 286	0.06 453	0.24 409	0.27 386	1.07 365

z-ln-s-r	6.62 444	2.20 435	17.98 505	1.77 290	2.00 402	3.38 266	2.61 411	8.63 296	13.06 452	7.07 308	25.89 504	8.73 391	7.60 446	12.16 470	18.56 509	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 412	0.49 242

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 442	2.21 436	12.10 474	2.75 426	3.28 454	10.03 451	3.05 427	12.31 406	11.52 434	10.10 429	21.36 479	11.51 436	7.30 438	11.56 459	10.61 466	0.09 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 169	0.51 248

FADNet-RVC-Resample	4.11 362	2.25 437	13.88 484	1.64 262	0.66 223	5.91 386	2.34 407	10.87 365	9.09 385	6.53 276	4.34 176	5.69 318	4.71 365	8.01 327	4.64 371	0.18 438	0.22 298	0.17 487	0.12 342	0.46 446	0.59 271

NaN_ROB	6.51 441	2.25 437	8.77 437	1.69 275	1.79 383	9.71 447	10.94 518	16.20 486	16.13 475	13.04 477	8.86 315	11.77 441	5.94 405	12.88 478	8.01 425	0.05 364	0.13 272	0.07 458	0.20 387	0.32 412	1.50 408

sAnonymous2	1.54 106	2.26 439	9.53 455	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 132	0.42 27	1.27 69	0.23 59	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 387	2.00 509	0.42 227

CroCo_RVC	1.54 106	2.26 439	9.53 455	0.65 138	0.50 181	1.20 15	0.23 146	4.86 108	3.65 132	0.42 27	1.27 69	0.23 59	1.40 195	1.23 23	0.68 68	0.02 274	0.00 1	0.00 1	0.20 387	2.00 509	0.42 227

iResNetv2_ROB	4.72 404	2.26 439	8.87 442	3.20 462	1.25 332	4.32 343	1.73 391	14.22 465	10.62 414	10.53 439	12.13 396	7.77 366	5.54 399	8.29 345	2.76 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 434	0.55 256

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 53	2.27 442	1.82 15	1.16 203	0.34 134	0.56 5	0.05 38	2.94 15	1.46 39	0.40 21	0.94 59	0.22 57	2.27 244	6.26 215	0.63 60	0.00 1	0.08 244	0.00 1	0.17 365	0.04 104	0.16 102

RAFT + AFF	4.63 399	2.28 443	7.43 411	1.51 250	2.38 421	5.81 384	6.49 487	10.74 361	8.53 369	7.75 342	8.95 318	7.47 361	6.68 425	9.17 400	5.06 381	0.08 393	0.47 341	0.00 1	0.01 239	0.66 467	1.03 363

NCC-stereo	7.43 462	2.28 443	8.58 432	3.28 466	4.48 494	8.34 426	4.27 453	20.45 523	13.66 457	9.17 404	17.52 460	16.49 479	14.31 504	13.71 484	8.95 441	1.73 510	0.12 266	0.01 381	0.50 487	0.21 341	0.60 273

Abc-Net	7.43 462	2.28 443	8.58 432	3.28 466	4.48 494	8.34 426	4.27 453	20.45 523	13.66 457	9.17 404	17.52 460	16.49 479	14.31 504	13.71 484	8.95 441	1.73 510	0.12 266	0.01 381	0.50 487	0.21 341	0.60 273
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
YMNet	5.84 425	2.29 446	10.08 461	3.80 485	4.45 492	10.40 456	0.88 329	10.81 362	7.17 320	14.28 489	16.67 448	11.58 437	4.41 346	8.51 365	9.37 449	0.12 414	0.35 324	0.11 467	0.08 310	0.79 480	0.62 281

YMNet_1	5.84 425	2.29 446	10.08 461	3.80 485	4.45 492	10.40 456	0.88 329	10.81 362	7.17 320	14.28 489	16.67 448	11.58 437	4.41 346	8.51 365	9.37 449	0.12 414	0.35 324	0.11 467	0.08 310	0.79 480	0.62 281

LL-Strereo	5.14 417	2.29 446	8.95 443	1.26 215	5.05 508	3.66 296	1.40 375	10.33 346	8.98 381	8.71 386	8.24 310	10.70 423	11.10 484	12.66 477	5.36 388	0.05 364	1.35 505	0.00 1	0.00 1	0.38 428	2.23 494

ADCRef	7.76 467	2.31 449	19.09 510	2.82 433	3.29 455	11.88 476	3.06 428	11.52 385	10.89 421	13.69 483	25.85 503	8.20 373	8.89 466	8.95 390	22.66 521	0.16 428	0.08 244	0.16 482	0.34 463	0.47 448	0.91 343

FADNet_RVC	4.24 374	2.32 450	14.23 488	1.18 207	0.79 250	5.64 377	0.60 244	11.50 384	7.19 322	3.68 175	8.08 307	4.14 255	4.06 333	10.29 439	7.47 419	0.36 473	0.44 337	0.18 488	0.47 483	0.93 487	1.23 384

GMStereo_Zeroshot	2.92 255	2.33 451	6.12 358	1.66 268	0.36 145	3.61 289	0.09 70	5.95 191	6.20 268	7.15 315	7.11 274	8.37 380	0.91 147	6.17 211	1.97 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 348	0.14 80

FADNet	4.55 392	2.35 452	13.60 482	1.87 304	0.80 253	4.74 360	0.75 292	14.47 469	12.41 441	4.07 188	5.45 218	9.64 400	5.03 376	8.86 383	4.82 375	0.20 442	0.04 211	0.07 458	0.05 298	1.27 496	0.40 212

PA-Net	5.40 419	2.35 452	9.55 457	2.75 426	2.21 412	8.74 434	3.92 447	13.05 434	13.35 455	7.30 329	7.98 300	8.08 371	6.39 415	11.17 451	9.30 447	0.02 274	0.03 194	0.00 1	0.03 276	0.16 294	1.55 414
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	6.02 431	2.40 454	8.22 427	3.43 471	4.43 491	10.57 462	4.21 451	19.44 511	11.24 431	12.86 473	8.06 305	11.64 440	4.79 368	8.65 375	9.32 448	0.01 170	0.10 257	0.00 1	0.03 276	0.34 416	0.69 305

PSMNet_ROB	5.41 421	2.45 455	7.39 408	2.36 391	1.90 395	10.11 452	6.54 488	16.32 488	7.59 338	6.84 296	10.83 371	12.06 447	4.13 337	8.73 377	10.24 461	0.02 274	0.01 128	0.01 381	0.11 336	0.26 374	0.40 212

APVNet	6.28 435	2.46 456	10.09 463	3.51 476	3.97 482	12.15 479	1.75 392	20.08 521	6.73 298	6.92 303	13.45 416	10.75 425	6.29 414	11.86 463	14.34 500	0.05 364	0.02 167	0.11 467	0.03 276	0.63 464	0.34 196

NCCL2	6.27 434	2.46 456	7.00 395	2.36 391	1.11 308	9.48 443	11.14 520	13.01 433	10.40 409	9.94 426	9.49 337	22.11 514	7.42 440	9.90 431	8.56 433	0.01 170	0.00 1	0.02 414	0.03 276	0.20 330	0.73 317

TCMNet	5.54 423	2.53 458	10.92 469	4.50 506	6.58 517	8.90 438	1.31 372	11.59 387	8.68 372	7.24 322	12.74 407	8.37 380	4.65 362	9.30 404	10.83 472	0.11 412	0.19 288	0.31 499	0.09 322	0.84 485	1.07 365

PS-NSSS	4.22 372	2.53 458	5.89 349	1.01 191	2.93 442	4.05 331	1.93 397	11.44 382	8.94 380	7.14 314	14.70 430	4.96 292	2.60 259	9.09 397	3.92 345	0.40 475	0.04 211	0.83 510	0.00 1	1.09 489	1.02 360

LALA_ROB	7.02 453	2.54 460	8.51 429	1.53 253	0.96 283	9.96 449	8.71 510	16.70 490	12.68 445	12.99 475	13.90 422	24.47 517	5.40 395	11.61 461	9.50 451	0.04 347	0.05 220	0.00 1	0.02 261	0.17 303	0.65 290

DPSNet	10.88 504	2.57 461	20.40 514	2.24 366	1.90 395	24.92 524	17.00 546	21.35 528	28.61 521	12.87 474	13.74 419	17.01 486	20.14 519	15.36 496	14.01 498	0.81 494	0.98 433	0.20 491	0.65 495	1.30 497	1.54 411

ETE_ROB	6.28 435	2.60 462	9.22 451	1.71 279	0.84 260	6.44 395	6.78 492	13.16 441	8.80 376	13.01 476	15.93 439	21.01 512	6.18 411	10.97 445	8.11 427	0.04 347	0.01 128	0.00 1	0.02 261	0.16 294	0.70 309

dad	5.10 415	2.61 463	6.76 390	1.23 211	0.14 47	2.85 221	0.36 175	7.98 285	14.88 464	10.84 447	17.06 452	15.59 471	3.29 287	7.24 272	4.39 362	1.20 502	0.10 257	4.02 529	0.49 486	0.20 330	0.69 305

AANet_RVC	5.41 421	2.61 463	8.17 425	2.25 368	1.30 345	2.27 143	1.64 387	10.82 364	18.54 489	8.01 356	18.09 466	8.39 384	3.31 290	11.37 456	8.98 443	1.15 501	0.38 329	0.02 414	0.00 1	0.17 303	0.70 309

FADNet-RVC	4.36 380	2.62 465	14.51 491	2.01 334	0.44 171	4.27 339	1.27 367	12.61 418	7.89 347	3.76 177	4.05 171	10.63 420	4.34 345	9.87 427	7.66 422	0.03 317	0.09 251	0.00 1	0.03 276	0.65 466	0.50 244

LE_ROB	17.31 532	2.62 465	14.26 489	4.20 496	1.80 384	17.40 505	9.70 515	15.38 479	55.92 557	63.97 567	40.81 541	35.50 539	39.26 550	15.64 500	28.51 541	0.06 376	0.11 261	0.13 476	0.21 393	0.14 274	0.51 248

DFGA-Net	3.09 270	2.73 467	9.21 450	1.79 292	0.47 174	3.30 260	0.20 135	7.49 269	6.20 268	5.54 231	6.42 253	2.17 177	1.12 164	7.96 323	6.56 407	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 438	0.17 112

SDNR	7.97 469	2.75 468	16.90 502	2.28 378	0.94 278	45.23 553	0.43 194	9.30 323	10.84 419	10.71 443	25.30 501	5.51 309	4.47 350	11.98 465	7.58 421	0.15 422	0.14 276	0.00 1	0.04 294	2.27 511	2.65 505

Wz-Net-LNSev	7.12 455	2.75 468	18.64 507	1.70 278	4.16 486	12.79 484	6.72 490	13.74 455	13.57 456	11.14 457	17.31 458	11.90 446	8.50 459	8.96 391	9.94 456	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 314	0.34 196

RGC	7.40 459	2.77 470	7.71 415	4.43 505	4.87 506	8.88 436	2.96 424	16.05 485	12.76 449	11.96 470	19.57 472	18.32 495	11.57 490	13.89 488	9.58 453	0.83 495	0.02 167	0.24 496	0.41 477	0.40 432	0.77 325

ADCP+	8.60 481	2.78 471	17.44 503	1.69 275	4.27 488	16.95 504	5.29 470	13.38 446	12.52 442	13.57 482	17.57 462	10.86 429	11.28 486	18.43 515	23.91 530	0.03 317	0.05 220	0.01 381	0.18 371	0.47 448	1.31 394

PDISCO_ROB	10.27 498	2.79 472	13.30 479	10.58 531	9.96 533	22.78 520	5.99 477	20.01 517	28.57 520	11.88 468	14.49 428	20.54 509	4.92 372	17.01 509	10.29 462	5.79 528	0.42 333	0.14 478	0.13 348	2.53 514	3.25 509

CSAN	8.41 478	2.86 473	9.35 454	2.43 401	0.82 258	13.59 490	11.68 526	15.80 483	21.98 507	14.71 491	16.46 445	18.00 492	14.42 506	13.68 483	10.10 457	0.10 408	0.13 272	0.15 479	0.19 375	0.43 438	1.28 392

GwcNet	6.95 449	2.89 474	13.32 480	2.82 433	5.53 512	11.76 474	2.14 404	14.95 474	17.69 485	10.83 446	18.14 467	10.83 428	6.66 423	9.83 426	10.19 460	0.03 317	0.06 226	0.03 432	0.08 310	0.64 465	0.66 299

FINET	6.96 450	2.98 475	13.77 483	3.20 462	4.81 505	9.65 445	9.90 516	13.68 454	23.91 511	8.28 369	13.70 417	5.36 305	5.83 402	10.79 444	8.05 426	0.90 496	1.43 506	0.11 467	0.38 471	0.48 451	1.98 479

w-ln-seven-2	7.81 468	3.17 476	25.87 529	2.09 339	1.12 311	8.35 429	3.84 444	12.83 424	16.45 477	13.88 485	21.42 480	11.83 443	11.07 483	11.91 464	10.62 468	0.03 317	0.19 288	0.00 1	0.02 261	0.37 424	1.13 376

Wz-Net-MNSev	8.12 472	3.18 477	18.07 506	2.63 419	3.36 460	17.82 508	9.40 514	12.89 428	15.44 470	13.95 487	18.21 468	14.38 462	7.75 447	12.50 472	11.45 476	0.46 481	0.03 194	0.00 1	0.01 239	0.26 374	0.58 268

ADCL	10.77 502	3.23 478	21.50 516	2.26 371	1.96 401	23.65 521	9.07 511	14.69 473	24.88 513	15.21 493	27.20 506	12.68 452	14.02 503	16.94 508	24.43 532	0.26 461	0.18 286	0.74 508	0.67 496	0.80 482	1.02 360

MANE	20.98 543	3.23 478	8.81 438	5.96 517	6.96 520	33.07 540	13.20 530	35.43 545	38.86 543	44.72 552	52.41 556	53.20 551	41.84 553	34.74 544	27.45 539	1.87 515	2.27 523	1.54 518	10.18 548	0.69 472	3.11 508

SANet	11.48 510	3.34 480	13.93 485	2.40 399	1.01 289	16.49 500	12.16 529	20.05 520	37.28 539	19.62 508	28.04 508	25.61 521	20.10 518	14.43 490	12.39 484	0.10 408	0.06 226	0.03 432	0.06 305	0.76 478	1.73 443

SGM-ForestM	18.61 537	3.38 481	10.14 464	3.44 472	2.24 416	34.17 542	15.39 535	29.44 543	33.93 527	38.55 544	41.08 542	53.64 552	36.76 547	34.82 545	27.16 538	1.25 503	1.81 520	0.74 508	1.01 509	0.61 462	2.61 504

ADCPNet	10.18 496	3.40 482	33.24 540	2.38 394	1.74 379	17.75 507	7.65 503	13.20 442	13.03 451	14.09 488	21.72 483	19.36 501	11.40 488	15.43 498	23.00 523	0.28 465	1.15 483	0.39 505	1.48 520	0.68 470	2.21 492

DGSMNet	7.10 454	3.49 483	15.11 494	4.36 503	4.41 490	8.94 439	6.25 483	15.10 476	14.28 461	8.15 365	14.51 429	10.08 409	5.38 394	11.04 447	7.95 424	1.49 508	2.00 521	1.79 519	1.68 525	2.43 512	3.48 513

ELAS	17.99 534	3.49 483	11.19 470	6.14 519	5.79 514	34.89 543	17.28 547	28.75 540	30.47 523	40.80 548	45.79 547	39.04 542	32.05 544	27.63 539	24.30 531	1.88 516	2.41 527	1.09 512	1.48 520	1.83 506	3.48 513
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	7.18 457	3.58 485	25.29 527	4.27 499	7.20 521	3.78 310	4.64 461	14.03 461	20.86 501	8.85 390	10.57 364	7.35 358	7.88 450	12.16 470	10.66 469	0.25 458	0.16 281	0.29 498	0.43 480	0.77 479	0.65 290

GANetREF_RVC	6.97 451	3.59 486	9.14 449	4.00 490	0.40 160	13.17 486	11.27 524	15.95 484	17.51 484	10.62 441	10.66 368	12.15 448	7.97 452	13.18 481	5.04 380	0.45 479	0.00 1	0.01 381	0.15 353	3.47 519	0.60 273
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
ELAS_RVC	17.82 533	3.60 487	11.92 472	6.63 521	5.73 513	30.34 535	19.64 549	26.92 537	35.06 534	40.79 547	41.32 543	37.31 541	31.61 541	30.54 540	22.93 522	1.97 518	2.40 525	1.28 516	1.27 516	1.71 503	3.51 515
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	10.45 500	3.67 488	14.03 486	4.81 509	4.52 497	11.93 477	1.66 390	21.36 529	38.40 542	18.84 506	21.72 483	17.63 488	13.07 495	15.65 501	17.71 508	0.36 473	1.09 463	0.01 381	0.32 456	0.50 455	1.67 429

Syn2CoEx	6.70 445	3.69 489	12.14 475	2.78 429	1.68 376	8.36 430	3.21 434	18.59 504	12.66 444	8.86 391	20.79 478	10.52 416	10.54 480	9.68 416	8.70 436	0.01 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 472	1.00 355

aanetorigin	9.02 484	3.75 490	28.68 535	2.16 346	3.86 476	5.84 385	5.40 473	5.93 190	10.39 408	28.12 529	31.02 520	15.98 475	13.74 500	9.38 406	12.55 486	0.25 458	0.22 298	0.22 494	0.24 409	1.24 494	1.47 405

TRStereo	2.71 235	3.79 491	5.46 322	2.19 354	2.22 414	2.98 234	1.07 352	9.83 334	4.39 181	3.46 167	3.48 152	3.92 243	0.77 138	6.43 221	1.70 228	0.03 317	0.63 360	0.00 1	0.29 445	0.11 222	1.49 407

SAMSARA	15.67 524	3.89 492	14.48 490	13.77 537	7.92 526	38.69 547	73.90 570	21.22 527	24.66 512	17.04 502	13.86 420	30.01 528	13.07 495	18.07 514	17.48 507	0.23 453	1.46 509	0.07 458	0.40 474	0.99 488	2.15 488

SuperB	8.29 476	3.96 493	24.92 525	2.96 442	1.33 349	9.83 448	4.15 450	10.92 369	29.79 522	11.86 467	12.51 402	6.07 328	6.97 429	11.13 450	14.73 501	0.15 422	0.11 261	0.35 501	0.26 430	12.64 537	1.11 371

PVD	16.41 526	3.98 494	16.04 497	5.38 512	4.59 502	19.44 513	7.28 500	28.88 541	49.27 552	31.53 534	43.72 545	30.36 530	32.17 545	26.70 538	23.19 524	0.25 458	1.48 511	0.04 442	0.59 492	0.52 457	2.87 507

w-ln-seven	10.89 505	4.13 495	29.29 537	2.40 399	2.62 431	15.68 497	5.09 469	18.55 503	34.46 532	21.14 514	26.71 505	15.16 470	9.01 470	12.97 479	19.34 513	0.05 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 459	0.71 312

anonymity	8.04 470	4.13 495	12.86 477	7.43 523	13.11 540	8.34 426	2.02 400	18.21 501	7.55 337	13.88 485	9.27 329	10.63 420	7.79 448	11.57 460	6.06 395	6.25 529	5.59 553	3.71 528	3.28 533	3.27 517	5.78 525

RTSC	9.87 493	4.34 497	16.44 499	4.60 508	2.38 421	12.54 482	0.75 292	18.19 500	37.31 540	16.16 499	15.86 437	13.32 453	7.56 445	20.93 524	23.50 526	0.34 471	1.07 461	0.02 414	0.35 466	0.71 475	0.99 353

PWCDC_ROB	8.50 479	4.40 498	9.57 458	6.16 520	4.54 499	10.46 458	1.03 346	15.30 477	28.16 519	10.88 449	30.88 519	6.96 354	11.31 487	14.57 491	10.40 464	3.10 523	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 501	0.63 285

SQANet	8.22 475	4.42 499	7.19 404	12.11 534	9.77 532	11.80 475	3.23 435	12.00 396	6.60 289	8.59 381	11.52 382	10.97 432	5.31 392	11.10 448	4.20 354	9.56 537	2.29 524	10.51 536	1.61 524	13.06 539	8.49 533

ADCMid	10.97 506	4.49 500	23.66 521	2.53 412	2.52 430	11.46 471	6.31 484	15.31 478	12.85 450	23.57 520	22.99 488	17.92 491	21.04 522	19.57 519	28.05 540	0.47 484	0.43 334	1.10 513	1.32 517	1.73 504	2.10 485

PWC_ROB	8.89 483	4.49 500	15.62 496	2.92 439	4.49 496	7.89 423	1.23 364	17.29 496	20.00 495	16.54 500	28.06 509	14.37 461	11.98 493	14.93 495	15.43 506	0.47 484	0.00 1	0.05 449	0.00 1	0.67 468	1.31 394

MFN_U_SF_RVC	13.54 518	4.69 502	28.43 534	4.24 497	2.50 428	24.26 522	5.99 477	28.23 539	20.18 498	24.06 523	29.38 512	30.35 529	16.92 511	20.98 526	21.39 517	1.35 505	1.13 471	1.02 511	1.41 519	1.88 507	2.50 503

XQC	9.46 489	4.84 503	18.88 508	4.07 491	3.09 448	15.97 499	6.65 489	16.26 487	26.63 516	12.63 471	12.35 400	15.75 472	10.62 481	16.48 504	21.19 516	0.44 477	0.96 421	0.05 449	0.32 456	1.10 490	0.99 353

Consistency-Raft	9.58 491	5.11 504	13.00 478	5.61 514	8.92 530	4.03 327	5.07 468	19.73 515	24.90 514	11.32 461	29.86 513	13.36 454	6.16 410	8.00 324	13.47 495	0.67 490	0.34 320	1.81 520	4.36 539	12.23 535	3.62 516

z-mn7	11.06 507	5.25 505	22.57 518	2.37 393	1.74 379	19.71 514	5.54 475	14.08 462	35.39 537	10.07 428	36.03 533	15.76 473	10.23 477	22.26 529	18.95 511	0.04 347	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 443	0.68 304

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 499	5.37 506	16.61 501	2.95 441	3.02 445	24.75 523	15.44 536	14.68 472	19.73 493	19.77 510	23.97 491	16.98 484	8.40 457	17.58 512	9.23 446	1.59 509	1.75 517	0.16 482	2.63 527	0.75 477	1.85 462

WZ-Net	13.61 519	5.57 507	42.84 551	3.89 489	3.19 451	19.90 515	15.44 536	15.67 482	32.04 525	16.13 498	28.69 510	22.17 515	15.84 508	21.40 527	26.87 536	0.75 493	0.01 128	0.01 381	0.03 276	0.51 456	1.20 381

PASM	9.11 485	5.68 508	25.06 526	4.33 501	4.18 487	7.01 408	8.48 507	12.37 409	20.95 502	13.49 481	15.37 433	18.80 497	11.52 489	14.70 492	12.70 487	0.93 497	1.19 489	0.32 500	1.21 515	1.66 502	2.22 493

GASNet	5.62 424	5.76 509	12.05 473	5.03 511	2.08 409	3.77 308	1.53 382	12.92 429	11.62 435	9.64 419	7.40 282	8.58 389	7.54 443	14.76 494	8.25 429	0.02 274	0.15 279	0.00 1	0.00 1	0.81 484	0.52 251

PSMNet-RUCA	6.00 429	5.79 510	14.15 487	10.30 529	7.63 523	6.94 404	1.89 395	12.74 421	10.95 423	4.10 190	11.72 387	4.77 281	1.72 222	8.74 378	5.09 383	1.88 516	0.12 266	4.77 530	0.71 498	5.10 523	0.82 333

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 438	6.12 511	6.53 379	4.29 500	3.61 468	15.41 496	4.13 449	12.36 408	7.32 329	7.60 337	8.51 313	8.97 395	2.64 261	10.17 437	3.72 333	8.16 534	2.40 525	2.00 521	0.11 336	8.55 532	5.84 526

ADCS	13.76 520	6.46 512	30.74 538	3.62 479	2.93 442	14.28 493	11.22 523	20.02 518	34.42 531	23.20 517	25.42 502	19.51 502	19.62 516	24.54 535	33.88 549	0.27 464	0.23 302	0.37 504	0.19 375	1.47 499	2.84 506

EDNetEfficient	14.14 522	6.71 513	56.12 557	2.99 444	3.58 466	5.38 370	8.49 508	9.35 325	33.24 526	40.73 546	30.21 516	18.04 493	22.92 529	12.13 468	26.26 535	0.16 428	0.24 305	0.07 458	1.15 512	2.58 515	2.39 498

AnyNet_C32	11.82 512	7.08 514	25.83 528	4.55 507	5.88 515	16.92 503	16.97 545	14.14 463	18.11 488	16.87 501	21.66 482	14.78 465	13.87 502	23.54 533	31.83 546	0.24 455	0.28 311	0.35 501	0.53 489	1.35 498	1.71 440

AnonymousM	2.96 261	7.19 515	1.41 4	0.92 183	0.06 11	2.37 152	0.52 221	6.05 195	3.83 146	4.97 208	2.37 117	1.91 168	1.00 155	2.23 80	1.06 146	0.01 170	0.57 349	17.64 541	4.90 540	0.02 43	0.27 171

SPS-STEREO	15.83 525	7.38 516	14.92 493	11.63 533	11.77 538	25.30 525	7.12 497	25.20 535	17.06 481	32.24 535	30.34 517	31.63 531	22.59 526	25.67 536	21.97 519	7.71 533	4.50 549	3.35 527	1.56 523	6.97 530	7.72 532
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	14.85 523	7.41 517	36.29 545	7.76 525	43.77 564	11.24 470	12.14 528	16.73 491	23.72 509	23.73 522	32.92 524	18.89 499	13.31 497	16.60 505	12.37 483	0.26 461	0.86 401	0.11 467	0.43 480	1.24 494	17.26 557

zh-mn7	11.74 511	7.51 518	34.00 541	1.96 323	1.02 291	13.44 489	2.89 419	13.67 452	34.35 530	22.18 515	39.79 538	12.33 449	10.28 478	20.97 525	18.78 510	0.30 467	0.01 128	0.00 1	0.01 239	0.45 443	0.91 343

UDGNet	2.92 255	7.79 519	4.92 291	3.01 445	0.08 17	2.96 231	0.20 135	4.77 105	8.93 379	2.91 153	2.85 133	0.95 132	1.00 155	6.46 222	1.66 222	1.46 507	0.00 1	5.33 533	0.92 507	1.95 508	0.19 127

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 529	7.98 520	24.37 524	6.82 522	2.93 442	39.68 549	16.11 538	25.46 536	34.93 533	34.13 538	34.20 528	29.20 527	24.94 534	23.01 531	19.39 514	2.79 520	2.87 535	1.18 515	1.53 522	6.78 529	3.31 510

Wz-Net-SNSev	9.92 494	8.01 521	26.42 530	2.26 371	1.85 391	8.36 430	14.30 534	18.01 499	21.68 504	10.78 445	23.95 490	16.84 483	8.60 461	15.59 499	19.76 515	0.01 170	0.03 194	0.01 381	0.00 1	0.52 457	1.34 398

zh-sn7	11.83 513	8.57 522	35.78 543	2.64 420	2.36 420	11.60 472	8.25 506	14.25 466	19.40 492	17.10 503	32.57 522	14.39 463	18.76 513	24.15 534	24.76 533	0.04 347	0.14 276	0.00 1	0.01 239	0.62 463	1.33 396

otaku	12.35 516	8.64 523	9.11 448	13.56 536	10.98 534	26.23 527	7.22 499	19.45 512	19.26 491	11.92 469	17.90 464	20.21 506	8.91 467	16.06 502	6.09 397	9.77 539	2.50 528	13.23 537	1.90 526	14.61 540	9.41 538

NVStereoNet_ROB	17.22 530	8.76 524	16.47 500	7.52 524	8.42 528	13.75 492	11.07 519	24.24 534	26.67 517	31.00 532	46.49 548	34.88 538	27.06 537	22.72 530	23.61 527	6.83 532	4.32 548	6.32 534	10.37 549	4.39 520	9.57 539
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
StereoAnything_RVC	1.96 138	8.91 525	4.47 256	0.54 120	0.91 271	1.09 10	0.05 38	3.94 60	1.37 37	0.25 4	0.29 26	0.15 39	0.68 126	6.92 251	0.47 14	0.02 274	0.84 394	0.00 1	0.00 1	6.61 527	1.61 417

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CC-Net-ROB	8.09 471	10.11 530	9.03 445	4.07 491	3.74 474	15.24 495	4.84 464	18.44 502	10.87 420	6.73 293	14.03 423	7.54 362	4.68 363	11.61 461	3.98 349	6.59 530	2.54 529	16.51 540	1.19 514	7.88 531	2.20 491

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BEATNet-Init1	24.70 544	11.33 533	44.28 552	5.48 513	3.94 480	47.60 557	22.33 552	34.94 544	40.01 544	48.11 555	49.98 552	59.86 556	43.17 554	39.48 552	31.77 545	1.37 506	1.76 519	1.17 514	1.17 513	2.44 513	3.85 518

Wz-Net-TNSev	12.01 515	11.86 534	38.26 547	2.81 431	1.82 387	18.12 509	11.31 525	16.67 489	21.73 505	15.06 492	17.17 454	19.72 504	20.69 521	20.68 522	21.41 518	0.04 347	0.06 226	0.00 1	0.16 355	0.74 476	1.93 472

DDUNet	10.03 495	12.17 535	8.24 428	13.02 535	11.73 537	10.32 455	3.76 443	12.27 405	8.35 363	9.64 419	13.89 421	16.48 478	6.67 424	9.50 411	7.00 412	6.80 531	3.45 543	21.10 543	4.33 538	12.78 538	9.12 535

AnyNet_C01	16.99 528	12.34 536	60.47 559	4.88 510	3.11 450	31.77 536	16.79 543	18.60 505	17.96 487	18.62 505	38.50 536	24.03 516	19.00 514	30.59 541	35.18 551	0.29 466	0.56 347	0.45 507	0.48 484	2.70 516	3.40 511

EDNetEfficientorigin	18.25 536	14.44 537	99.41 579	1.72 284	1.00 287	12.07 478	6.97 496	13.67 452	35.06 534	38.59 545	37.10 535	27.03 523	27.46 539	15.38 497	26.92 537	0.05 364	0.08 244	0.15 479	0.62 493	3.33 518	3.92 520

JetBlue	29.99 550	17.24 538	55.64 556	16.24 539	21.08 552	62.07 568	33.14 559	40.60 548	35.73 538	34.59 541	40.67 540	57.18 555	43.54 555	51.46 563	52.18 565	2.72 519	4.58 551	2.86 523	3.53 534	10.57 533	14.11 552

GCST	9.50 490	17.91 539	6.18 362	53.02 562	11.57 536	10.95 466	0.20 135	7.71 279	7.12 317	9.83 425	4.71 190	4.87 287	1.49 200	9.87 427	2.06 258	8.70 535	0.07 240	22.79 544	0.40 474	6.66 528	3.86 519

coex-ft	20.15 542	20.03 540	87.93 569	1.81 296	1.77 381	18.77 511	13.73 531	13.28 444	41.87 545	60.24 563	39.04 537	28.27 526	30.39 540	12.57 476	28.66 542	0.20 442	0.23 302	0.04 442	0.30 449	1.52 500	2.34 497

ACVNet-4b	16.48 527	23.07 541	14.73 492	16.69 540	15.18 543	31.83 537	7.30 501	19.71 514	27.82 518	11.54 465	22.10 486	31.68 532	8.96 469	18.88 516	7.28 417	11.04 543	2.65 532	24.93 547	5.02 541	18.57 544	10.67 544

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 382	25.82 542	26.88 531	0.56 123	0.08 17	1.46 64	0.53 224	2.17 7	2.15 58	0.67 76	0.73 42	0.23 59	0.20 27	1.58 48	0.80 90	11.76 546	0.38 329	0.00 1	0.08 310	1.75 505	9.67 540

WAO-7	30.22 551	25.83 543	23.33 520	33.10 551	14.36 541	36.98 544	22.41 553	52.85 562	64.46 564	43.76 550	59.24 562	52.31 549	45.69 557	32.82 542	32.60 547	11.16 545	5.49 552	13.76 538	12.60 554	12.36 536	9.38 537

ACVNet_1	19.51 539	26.19 544	15.50 495	17.71 541	15.28 544	26.46 529	9.36 512	29.16 542	34.18 528	25.06 525	24.89 499	37.18 540	21.93 525	17.80 513	15.03 503	11.08 544	2.83 533	25.29 548	5.06 543	19.11 545	11.14 545

DispFullNet	18.06 535	27.03 545	34.90 542	22.68 546	20.79 549	15.03 494	3.18 433	16.95 494	26.06 515	20.48 511	16.91 450	20.55 510	18.37 512	23.48 532	12.16 482	5.31 527	2.91 536	31.24 551	8.09 547	22.63 548	12.44 549

RainbowNet	18.69 538	27.15 546	22.03 517	18.76 542	15.00 542	27.97 532	10.17 517	27.99 538	34.19 529	15.53 496	27.53 507	25.33 519	13.80 501	19.86 521	10.59 465	14.50 551	3.57 544	23.85 546	5.03 542	18.49 543	12.41 548

test_for_model	7.41 460	28.34 547	2.84 99	22.38 545	16.53 546	3.40 267	0.91 334	6.72 233	4.54 190	8.04 358	2.84 132	1.04 134	0.43 95	0.86 5	0.60 51	9.67 538	3.31 540	0.00 1	0.08 310	26.60 552	9.03 534

IMH-64-1	28.06 548	29.98 548	19.46 511	32.15 549	20.98 550	27.68 530	16.66 539	47.31 552	44.85 549	34.14 539	50.94 553	41.49 544	31.67 542	37.53 546	23.88 528	14.17 549	2.96 537	34.45 553	11.15 550	26.12 550	13.75 550

IMH-64	28.06 548	29.98 548	19.46 511	32.15 549	20.98 550	27.68 530	16.66 539	47.31 552	44.85 549	34.14 539	50.94 553	41.49 544	31.67 542	37.53 546	23.88 528	14.17 549	2.96 537	34.45 553	11.15 550	26.12 550	13.75 550

IMH	30.65 552	30.30 550	21.09 515	34.89 553	21.75 554	33.16 541	16.91 544	49.53 559	52.50 553	38.41 543	55.10 559	45.13 546	40.36 552	41.57 553	25.66 534	14.74 552	3.36 542	35.43 555	11.69 552	27.31 555	14.16 553

ACVNet_2	27.45 546	30.56 551	27.90 532	20.72 543	15.55 545	37.22 545	14.00 533	49.32 558	65.88 566	43.17 549	56.99 560	51.90 548	26.98 536	21.46 528	15.38 504	10.77 542	2.85 534	23.12 545	3.62 535	20.08 546	11.47 546

TorneroNet-64	33.32 554	33.28 552	33.07 539	35.14 554	21.25 553	48.02 558	21.13 550	43.47 550	58.77 558	33.36 537	46.64 549	62.00 559	38.19 548	44.82 557	35.07 550	15.02 553	3.59 545	35.81 556	12.20 553	29.45 557	16.17 554

TorneroNet	36.02 558	35.25 553	36.33 546	38.44 556	22.19 555	50.72 562	24.42 556	48.39 555	54.53 555	38.03 542	53.44 557	62.83 562	44.79 556	47.68 560	42.11 559	15.69 554	3.97 547	37.25 557	15.05 556	30.83 559	18.40 559

MADNet+	27.96 547	35.32 554	91.41 571	21.04 544	8.86 529	49.25 559	47.41 566	36.98 546	37.84 541	21.00 513	30.83 518	25.41 520	34.95 546	46.51 558	51.54 564	3.04 522	3.33 541	1.48 517	1.05 510	5.85 525	6.05 527

WAO-8	38.93 559	36.84 555	23.97 522	43.96 557	24.48 557	45.73 554	22.62 554	53.10 563	75.66 568	53.86 560	66.14 568	62.39 560	55.11 564	43.01 555	40.67 557	22.98 557	7.22 555	37.53 558	19.49 558	27.04 554	16.83 555

Venus	38.93 559	36.84 555	23.97 522	43.96 557	24.48 557	45.73 554	22.62 554	53.10 563	75.66 568	53.86 560	66.17 569	62.39 560	55.11 564	43.01 555	40.67 557	22.98 557	7.22 555	37.53 558	19.49 558	27.02 553	16.83 555

WAO-6	35.59 556	37.89 557	17.67 504	37.86 555	24.46 556	37.85 546	21.49 551	49.01 557	67.96 567	44.22 551	48.08 550	53.02 550	53.39 562	33.67 543	36.83 553	26.05 559	7.83 558	43.19 560	21.76 560	30.18 558	19.37 560

Dean	35.52 555	40.12 558	27.99 533	30.63 548	17.33 547	45.80 556	11.68 526	57.61 567	76.54 570	63.70 566	60.65 563	66.93 565	49.40 560	38.12 548	40.28 556	12.18 547	3.73 546	28.86 549	5.94 546	20.69 547	12.16 547

LVE	35.84 557	41.54 559	36.25 544	33.36 552	18.92 548	53.05 564	27.99 557	53.17 565	64.93 565	47.63 554	61.58 564	54.25 553	38.72 549	38.72 549	35.50 552	16.36 555	6.23 554	31.51 552	14.04 555	25.01 549	18.07 558

PWCK	31.62 553	45.59 560	49.67 554	30.49 547	7.80 524	42.91 552	29.73 558	45.45 551	44.44 548	47.41 553	36.92 534	47.86 547	26.79 535	41.90 554	33.36 548	22.77 556	4.56 550	29.89 550	5.13 544	29.43 556	10.36 543

UNDER WATER-64	46.01 562	48.25 561	68.05 561	44.59 559	28.11 559	57.02 567	43.78 564	40.20 547	48.80 551	52.08 559	42.95 544	67.22 566	57.71 566	48.98 562	49.57 562	40.01 562	17.98 561	52.15 563	39.41 563	38.99 560	34.41 562

UNDER WATER	45.99 561	49.80 562	68.56 562	49.99 561	32.13 560	55.35 566	39.50 561	41.12 549	52.90 554	50.69 556	45.18 546	67.79 567	58.75 567	51.93 565	50.97 563	30.59 560	14.03 560	51.66 562	37.15 561	40.27 561	31.35 561

DLNR_Zeroshot_test	24.96 545	51.28 563	90.69 570	97.84 578	97.22 577	1.40 58	0.12 88	23.19 533	3.55 124	1.21 118	2.95 137	0.72 120	0.31 52	7.09 262	2.61 294	38.70 561	1.32 498	0.00 1	0.29 445	77.04 573	1.68 432

notaker	48.05 563	55.94 564	50.90 555	56.89 565	40.29 561	38.96 548	33.86 560	47.82 554	55.70 556	57.55 562	57.48 561	60.22 557	59.71 568	54.64 566	43.27 560	41.13 563	19.86 562	57.61 564	37.79 562	50.95 563	40.33 563

ktn	49.32 564	58.11 565	40.16 549	59.92 566	43.22 563	49.79 561	42.99 563	48.56 556	60.67 560	51.59 557	54.51 558	55.34 554	52.65 561	47.92 561	37.91 554	57.88 567	24.79 563	63.00 567	43.57 564	52.51 564	41.31 564

HanzoNet	57.16 567	60.12 566	60.00 558	55.77 564	42.11 562	51.98 563	41.93 562	52.07 560	61.47 561	65.98 569	65.90 567	72.11 569	70.14 569	71.11 569	61.13 567	64.31 569	34.72 567	62.27 566	50.86 566	52.83 565	46.33 565

JetRed	61.44 568	61.87 567	83.02 566	46.49 560	56.73 568	83.63 569	65.09 568	59.75 569	64.22 563	69.50 570	69.26 570	66.24 564	47.62 558	61.80 567	74.60 570	45.99 564	66.40 570	46.67 561	45.27 565	63.49 567	51.22 567

KSHMR	56.07 566	64.25 568	40.47 550	74.89 568	49.63 566	49.42 560	45.46 565	57.71 568	63.52 562	61.65 565	61.67 565	71.88 568	47.67 559	51.47 564	44.57 561	54.67 566	62.25 568	66.31 568	54.18 568	53.03 566	46.75 566

DPSimNet_ROB	54.45 565	65.73 569	47.00 553	54.49 563	46.37 565	55.34 565	56.47 567	56.18 566	59.04 559	64.57 568	51.76 555	64.01 563	54.49 563	47.54 559	67.21 569	63.21 568	27.86 566	58.04 565	51.28 567	46.61 562	51.87 568

LRCNet_RVC	66.47 569	66.44 570	69.02 563	71.60 567	54.27 567	32.21 539	2.93 423	63.19 570	21.83 506	82.02 571	90.16 572	83.59 570	72.13 570	69.45 568	53.25 566	95.47 576	64.21 569	95.15 576	95.27 576	72.59 568	74.60 570

USTest	87.45 576	75.67 571	64.78 560	81.43 573	83.22 573	99.90 581	99.97 579	99.47 579	99.59 577	98.27 576	99.02 578	90.91 572	98.36 577	83.71 571	98.28 578	79.81 573	95.66 575	69.62 569	73.61 572	75.15 572	82.65 575

MADNet++	82.81 571	81.73 572	74.64 564	87.71 574	82.67 572	93.35 571	70.27 569	86.39 574	82.88 571	93.51 575	86.62 571	86.40 571	81.37 571	88.21 572	88.63 571	86.59 574	84.23 574	72.14 571	68.69 570	78.88 574	81.36 574

TCMNet-wrong-test	67.37 570	85.99 573	81.87 565	95.65 575	94.75 575	89.54 570	85.95 571	52.26 561	35.23 536	51.69 558	62.14 566	60.40 558	40.29 551	77.33 570	64.52 568	48.91 565	9.04 559	69.84 570	68.02 569	91.10 576	82.88 576

xxxxx1	85.58 573	90.37 574	96.61 574	76.69 569	80.77 569	97.50 575	96.92 575	85.57 571	88.66 572	88.63 572	91.64 573	94.27 573	93.09 572	90.03 573	91.91 572	70.77 570	70.62 571	73.61 572	81.26 573	72.90 569	79.86 571

tt_ll	85.58 573	90.37 574	96.61 574	76.69 569	80.77 569	97.50 575	96.92 575	85.57 571	88.66 572	88.63 572	91.64 573	94.27 573	93.09 572	90.03 573	91.91 572	70.77 570	70.62 571	73.61 572	81.26 573	72.90 569	79.86 571

ff	85.58 573	90.37 574	96.61 574	76.69 569	80.77 569	97.50 575	96.92 575	85.57 571	88.66 572	88.63 572	91.64 573	94.27 573	93.09 572	90.03 573	91.91 572	70.77 570	70.62 571	73.61 572	81.26 573	72.90 569	79.86 571

ccccc		96.47 577		100.00 585	100.00 582	97.29 574		99.52 580		99.28 580		99.32 579		99.92 579		100.00 584	100.00 582	99.95 579	99.77 580	100.00 583

MEDIAN_ROB	98.44 578	99.70 578	99.34 578	97.13 576	97.06 576	96.94 573	95.91 574	97.71 577	97.33 576	98.78 579	98.91 577	99.19 578	98.13 576	96.94 576	96.99 577	99.97 580	99.18 577	100.00 580	99.99 581	99.70 579	99.83 579

Anonymous_1	99.01 580	99.91 579	99.85 580	97.31 577	99.09 579	100.00 582	100.00 581	99.59 581	99.96 579	99.29 581	99.86 579	99.55 580	99.99 581	99.30 578	99.76 579	95.67 577	99.58 578	97.24 577	98.56 578	97.36 577	98.34 578

HaxPig	98.85 579	99.94 580	95.36 572	99.99 582	99.98 580	94.12 572	94.52 572	99.12 578	99.96 579	99.96 582	99.99 580	99.98 583	99.89 579	98.16 577	96.14 576	99.98 581	99.99 581	100.00 580	99.99 581	99.99 582	99.95 582

AVERAGE_ROB	99.63 582	99.96 581	98.88 577	100.00 585	100.00 582	98.16 578	95.64 573	100.00 584	100.00 581	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 584	99.99 581	100.00 584	100.00 582	100.00 580	100.00 583	100.00 583	100.00 586

test_example2	99.38 581	99.98 582	99.99 582	100.00 585	99.98 580	99.73 579	99.99 580	96.99 576	100.00 581	100.00 583	100.00 581	96.49 576	96.74 575	99.97 580	99.96 580	100.00 584	99.97 580	98.68 578	99.11 579	100.00 583	100.00 586

Selective-RAFT-Error	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 585	100.00 582	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 581	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 582	100.00 580	100.00 583	100.00 583	100.00 586

PML	97.69 577	100.00 583	96.50 573	97.85 579	97.35 578	99.77 580	99.36 578	96.92 575	96.34 575	100.00 583	96.52 576	97.41 577	99.61 578	100.00 584	95.46 575	99.99 582	97.44 576	100.00 580	96.08 577	99.13 578	88.02 577

CasAABBNet	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 585	100.00 582	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 581	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 582	100.00 580	100.00 583	100.00 583	100.00 586

LSM0	100.00 587	100.00 583	100.00 585	100.00 585	100.00 582	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 581	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 584	100.00 584	100.00 584	100.00 582	100.00 580	100.00 583	100.00 583	99.99 583

DPSMNet_ROB	99.90 583	100.00 583	99.99 582	99.99 582	100.00 582	100.00 582	100.00 581	99.98 582	100.00 581	98.37 577	100.00 581	99.81 581	100.00 582	99.97 580	99.99 581	100.00 584	100.00 582	100.00 580	100.00 583	100.00 583	99.99 583

DGTPSM_ROB	99.90 583	100.00 583	99.99 582	99.99 582	100.00 582	100.00 582	100.00 581	99.98 582	100.00 581	98.37 577	100.00 581	99.81 581	100.00 582	99.97 580	99.99 581	99.99 582	100.00 582	100.00 580	100.00 583	100.00 583	99.99 583

DPSM_ROB	99.94 585	100.00 583	100.00 585	99.74 580	100.00 582	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 581	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 584	100.00 584	99.08 578	100.00 582	100.00 580	100.00 583	99.98 580	99.94 580

DPSM	99.94 585	100.00 583	100.00 585	99.74 580	100.00 582	100.00 582	100.00 581	100.00 584	100.00 581	100.00 583	100.00 581	100.00 585	100.00 582	100.00 584	100.00 584	99.08 578	100.00 582	100.00 580	100.00 583	99.98 580	99.94 580

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