Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

asda	0.22 27	0.25 69	0.70 33	0.21 6	0.16 81	0.43 83	0.16 30	0.44 54	0.35 27	0.22 42	0.20 21	0.14 13	0.20 72	0.25 10	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

asd	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.22 24	0.17 109	0.41 67	0.14 13	0.35 8	0.32 10	0.24 65	0.20 21	0.15 25	0.18 46	0.26 18	0.16 4	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

qwe	0.21 7	0.22 35	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.41 67	0.15 21	0.46 64	0.35 27	0.26 97	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.31 56	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

2.25w	0.21 7	0.22 35	0.51 2	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.42 38	0.34 21	0.23 58	0.27 70	0.14 13	0.18 46	0.33 75	0.24 120	0.06 1	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.25_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5w_new	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4.5_new	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.5w-stereo	0.21 7	0.22 35	0.63 20	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.17 37	0.40 25	0.35 27	0.25 83	0.22 37	0.14 13	0.14 10	0.22 2	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

4.25w-stereo	0.21 7	0.23 51	0.64 22	0.22 24	0.18 143	0.41 67	0.17 37	0.41 32	0.35 27	0.22 42	0.21 26	0.14 13	0.18 46	0.25 10	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

4w-stereo	0.20 1	0.21 20	0.57 10	0.21 6	0.15 54	0.39 55	0.13 6	0.39 23	0.33 16	0.22 42	0.21 26	0.13 3	0.20 72	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

2.5w	0.21 7	0.23 51	0.50 1	0.22 24	0.15 54	0.39 55	0.19 60	0.47 76	0.36 44	0.21 32	0.22 37	0.13 3	0.17 29	0.33 75	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

3.25w_new	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.25w	0.20 1	0.20 12	0.52 4	0.21 6	0.14 31	0.37 44	0.14 13	0.43 46	0.35 27	0.23 58	0.21 26	0.16 27	0.18 46	0.27 22	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.75w	0.21 7	0.21 20	0.61 15	0.21 6	0.20 189	0.44 89	0.16 30	0.44 54	0.30 5	0.22 42	0.20 21	0.13 3	0.18 46	0.29 41	0.21 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3.5w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.55 9	0.21 6	0.15 54	0.40 60	0.14 13	0.43 46	0.33 16	0.21 32	0.24 52	0.14 13	0.18 46	0.34 85	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.08 34

3w_stereo	0.21 7	0.22 35	0.59 13	0.22 24	0.12 6	0.37 44	0.22 119	0.50 95	0.38 56	0.22 42	0.21 26	0.12 2	0.22 92	0.26 18	0.18 15	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.08 34

2w_stereo	0.21 7	0.19 7	0.51 2	0.22 24	0.13 20	0.41 67	0.20 79	0.50 95	0.34 21	0.25 83	0.23 43	0.13 3	0.23 107	0.24 6	0.22 86	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.07 3	0.07 7

1w_stereo	0.22 27	0.17 1	0.52 4	0.23 35	0.16 81	0.44 89	0.22 119	0.55 141	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.13 3	0.26 148	0.28 29	0.20 49	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.07 7

MonSter	0.20 1	0.22 35	0.65 27	0.21 6	0.17 109	0.33 26	0.15 21	0.46 64	0.32 10	0.16 8	0.17 14	0.14 13	0.11 2	0.27 22	0.23 98	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 51	0.07 3	0.09 55

2.75w_new	0.21 7	0.21 20	0.57 10	0.20 3	0.14 31	0.40 60	0.18 51	0.47 76	0.36 44	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.19 63	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.05 1	0.07 1	0.06 9	0.06 1	0.07 7

monsterstereo	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.25 69	0.27 306	0.39 55	0.14 13	0.51 103	0.33 16	0.25 83	0.27 70	0.13 3	0.13 8	0.38 117	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.06 9	0.08 18	0.06 1

monsters	0.22 27	0.22 35	0.52 4	0.23 35	0.28 318	0.42 79	0.14 13	0.46 64	0.31 6	0.24 65	0.20 21	0.13 3	0.14 10	0.43 142	0.20 49	0.07 20	0.06 20	0.07 1	0.08 77	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo	0.27 47	0.25 69	0.95 57	0.25 69	0.15 54	0.43 83	0.21 98	0.50 95	0.40 77	0.18 15	0.29 83	0.25 85	0.16 22	0.28 29	0.35 240	0.07 20	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.24 328	0.10 79

GREAT-IGEV	0.37 126	0.28 111	1.48 134	0.25 69	0.38 419	0.46 112	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.15 4	0.29 83	0.15 25	0.17 29	0.36 100	0.23 98	0.07 20	0.76 536	0.07 1	0.26 438	0.21 283	1.03 537

fffft	0.29 63	0.21 20	1.10 69	0.24 51	0.15 54	0.42 79	0.24 183	0.42 38	0.38 56	0.21 32	0.18 16	0.20 44	0.16 22	0.44 151	0.70 393	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.28 375	0.20 320
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 63	0.26 84	1.03 61	0.25 69	0.14 31	0.46 112	0.22 119	0.36 11	0.38 56	0.23 58	0.23 43	0.21 52	0.18 46	0.45 163	0.60 368	0.07 20	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.20 269	0.20 320

RSM	0.28 54	0.26 84	0.97 58	0.25 69	0.24 260	0.37 44	0.21 98	0.49 89	0.44 109	0.21 32	0.27 70	0.28 119	0.17 29	0.38 117	0.20 49	0.07 20	0.07 40	0.09 79	0.34 477	0.21 283	0.16 251

LoS_RVC	0.29 63	0.33 155	1.19 77	0.25 69	0.34 382	0.43 83	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.22 42	0.33 119	0.23 62	0.24 118	0.31 56	0.21 68	0.07 20	0.07 40	0.07 1	0.05 1	0.10 50	0.31 433

Selective-IGEV	0.29 63	0.23 51	1.28 93	0.27 115	0.30 336	0.35 35	0.20 79	0.56 148	0.38 56	0.21 32	0.30 95	0.22 54	0.18 46	0.37 109	0.18 15	0.07 20	0.06 20	0.08 29	0.15 325	0.16 185	0.29 416

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 182	0.86 413	1.78 214	0.28 140	0.17 109	0.52 168	0.20 79	0.62 181	0.61 277	0.50 242	0.61 337	0.39 177	0.32 217	0.35 91	0.30 192	0.07 20	0.10 224	0.09 79	0.09 107	0.35 431	0.10 79

IGEV	0.22 27	0.28 111	0.88 49	0.21 6	0.24 260	0.42 79	0.17 37	0.35 8	0.37 51	0.20 26	0.22 37	0.14 13	0.12 4	0.24 6	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

xyz-stereo-finetune2	0.35 113	0.45 248	1.04 62	0.21 6	0.12 6	0.58 246	0.23 150	0.50 95	0.45 124	0.31 120	0.46 194	0.30 131	0.41 291	0.81 303	0.51 333	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.09 55

xyz-stereo-finetune	0.31 81	0.46 251	0.79 41	0.21 6	0.12 6	0.53 175	0.25 203	0.52 117	0.54 215	0.28 109	0.32 111	0.29 126	0.23 107	0.59 238	0.55 347	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.08 34

LG-Stereo_L2	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.31 18	0.22 119	0.38 17	0.25 1	0.17 10	0.11 4	0.13 3	0.12 4	0.32 65	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

LG-Stereo_L1	0.21 7	0.31 144	0.85 45	0.22 24	0.14 31	0.28 8	0.21 98	0.38 17	0.26 2	0.16 8	0.11 4	0.13 3	0.11 2	0.37 109	0.18 15	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.10 79

MLG-Stereo_test3	0.21 7	0.35 175	0.65 27	0.21 6	0.14 31	0.36 41	0.13 6	0.37 14	0.40 77	0.21 32	0.12 8	0.17 31	0.12 4	0.25 10	0.16 4	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.10 79

MLG-Stereo_test1	0.21 7	0.33 155	0.61 15	0.23 35	0.21 202	0.45 94	0.13 6	0.33 5	0.46 133	0.13 1	0.09 1	0.18 36	0.12 4	0.32 65	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

MLG-Stereo	0.21 7	0.33 155	0.60 14	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.13 6	0.39 23	0.46 133	0.13 1	0.10 2	0.17 31	0.13 8	0.35 91	0.15 2	0.08 31	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

MM-Stereo_test2	0.38 135	0.28 111	2.46 420	0.43 406	0.15 54	0.50 140	0.25 203	0.47 76	0.38 56	0.33 131	0.26 66	0.23 62	0.22 92	0.34 85	0.29 174	0.08 31	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.36 435	0.22 342

HART	0.38 135	0.53 280	1.66 165	0.26 99	0.15 54	0.30 14	0.19 60	0.67 207	0.46 133	0.29 113	0.52 254	0.38 171	0.16 22	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.68 529	0.09 79	0.07 51	0.34 421	0.21 329

Reg-Stereo(zero)	0.46 226	0.17 1	2.10 348	0.24 51	0.34 382	0.51 149	0.42 393	0.50 95	0.54 215	0.37 144	0.46 194	0.54 282	0.60 406	0.43 142	1.10 451	0.08 31	0.09 183	0.08 29	0.22 418	0.12 79	0.22 342

HI	0.41 163	0.63 325	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

CoSv	0.41 163	0.63 325	1.72 181	0.27 115	0.21 202	0.45 94	0.19 60	0.55 141	0.41 86	0.57 326	0.59 315	0.65 342	0.45 330	0.45 163	0.39 267	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.11 204	0.20 269	0.10 79

DEFOM-Stereo	0.22 27	0.22 35	0.91 52	0.23 35	0.13 20	0.49 132	0.18 51	0.30 2	0.28 3	0.19 19	0.17 14	0.14 13	0.14 10	0.41 131	0.16 4	0.08 31	0.06 20	0.07 1	0.06 9	0.09 36	0.09 55

tt45	0.29 63	0.24 64	1.06 64	0.25 69	0.17 109	0.55 196	0.22 119	0.41 32	0.35 27	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.18 46	0.64 252	0.34 232	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.11 103

999	0.29 63	0.25 69	1.05 63	0.26 99	0.18 143	0.49 132	0.23 150	0.38 17	0.37 51	0.20 26	0.32 111	0.23 62	0.18 46	0.73 285	0.36 243	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.24 328	0.10 79

mms	0.27 47	0.26 84	0.91 52	0.25 69	0.18 143	0.32 23	0.23 150	0.37 14	0.31 6	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.17 29	0.46 172	0.21 68	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.47 492

ours_stereo	0.27 47	0.25 69	1.21 83	0.25 69	0.17 109	0.35 35	0.23 150	0.38 17	0.35 27	0.20 26	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.41 131	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

fffy	0.28 54	0.24 64	1.19 77	0.27 115	0.15 54	0.37 44	0.22 119	0.42 38	0.32 10	0.20 26	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.44 151	0.20 49	0.08 31	0.10 224	0.10 128	0.08 77	0.22 300	0.18 289

WCG-NET	0.30 73	0.42 224	1.26 91	0.24 51	0.12 6	0.43 83	0.24 183	0.40 25	0.56 233	0.35 135	0.37 139	0.26 99	0.24 118	0.29 41	0.19 27	0.08 31	0.12 297	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.10 79

IGEV-Stereo++	0.23 34	0.23 51	0.64 22	0.24 51	0.22 227	0.47 117	0.13 6	0.52 117	0.33 16	0.18 15	0.24 52	0.17 31	0.22 92	0.32 65	0.19 27	0.08 31	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.09 55

AIO-Stereo	0.30 73	0.27 90	1.25 89	0.27 115	0.24 260	0.37 44	0.20 79	0.52 117	0.36 44	0.21 32	0.30 95	0.23 62	0.14 10	0.31 56	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.38 491	0.19 254	0.31 433

WCG-NET（raft）	0.32 87	0.53 280	1.21 83	0.23 35	0.12 6	0.44 89	0.24 183	0.40 25	0.50 169	0.35 135	0.35 130	0.47 249	0.25 134	0.35 91	0.20 49	0.08 31	0.29 476	0.08 29	0.07 51	0.22 300	0.11 103

RSM++	0.27 47	0.26 84	0.87 48	0.28 140	0.13 20	0.39 55	0.20 79	0.45 61	0.45 124	0.20 26	0.24 52	0.24 75	0.17 29	0.36 100	0.20 49	0.08 31	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.26 360	0.18 289

MoCha-V2	0.36 120	0.32 150	1.41 117	0.36 329	0.31 353	0.35 35	0.19 60	0.57 151	0.39 67	0.30 116	0.32 111	0.28 119	0.27 166	0.47 183	0.24 120	0.08 31	0.56 518	0.08 29	0.38 491	0.18 233	0.12 140

MIM_Stereo	0.41 163	0.60 304	1.88 273	0.31 214	0.21 202	0.50 140	0.19 60	0.64 190	0.44 109	0.43 179	0.53 265	0.43 208	0.27 166	0.51 207	0.28 159	0.08 31	0.14 333	0.11 192	0.10 142	0.26 360	0.26 397

ProNet	0.30 73	0.54 285	1.29 94	0.25 69	0.15 54	0.47 117	0.25 203	0.48 83	0.39 67	0.21 32	0.23 43	0.22 54	0.20 72	0.44 151	0.19 27	0.08 31	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.12 140

RAFT_CTSACE	0.46 226	0.76 370	2.07 338	0.35 311	0.30 336	0.54 183	0.30 299	0.61 177	0.48 153	0.49 235	0.76 430	0.55 286	0.36 237	0.58 232	0.22 86	0.08 31	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.41 467	0.08 34

test_4	0.40 156	0.37 187	2.01 327	0.29 170	0.21 202	0.50 140	0.28 267	0.47 76	0.39 67	0.42 174	0.76 430	0.38 171	0.22 92	0.52 211	0.33 225	0.08 31	0.07 40	0.11 192	0.15 325	0.28 375	0.07 7

GMOStereo	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

error version	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-v	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

test-3	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.51 255	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 480	0.29 380	0.28 410

test_1	0.43 188	0.20 12	1.70 174	0.34 295	0.32 361	0.45 94	0.23 150	0.71 224	0.46 133	0.50 242	0.29 83	0.45 228	0.21 83	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.07 40	0.10 128	0.35 480	0.29 380	0.29 416

test_3	0.44 198	0.20 12	1.70 174	0.36 329	0.32 361	0.47 117	0.30 299	0.73 240	0.49 159	0.50 242	0.30 95	0.45 228	0.22 92	0.59 238	0.98 433	0.08 31	0.10 224	0.11 192	0.35 480	0.29 380	0.28 410

test-2	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.28 140	0.36 402	0.51 149	0.31 312	0.53 126	0.44 109	0.57 326	0.48 212	0.41 191	0.27 166	0.28 29	0.23 98	0.08 31	0.38 496	0.13 306	0.11 204	0.34 421	0.11 103

cross-raft	0.40 156	0.27 90	2.22 375	0.30 187	0.17 109	0.49 132	0.35 355	0.71 224	0.39 67	0.43 179	0.45 186	0.64 338	0.25 134	0.32 65	0.25 133	0.08 31	0.08 113	0.09 79	0.23 422	0.11 68	0.14 191

AFF-stereo	0.44 198	0.96 446	1.78 214	0.31 214	0.15 54	0.50 140	0.21 98	0.64 190	0.63 307	0.47 205	0.64 370	0.49 262	0.34 229	0.46 172	0.31 204	0.08 31	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.37 443	0.10 79

water-stereo	0.24 38	0.17 1	0.88 49	0.24 51	0.14 31	0.37 44	0.17 37	0.43 46	0.32 10	0.26 97	0.35 130	0.26 99	0.24 118	0.22 2	0.25 133	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.08 77	0.10 50	0.10 79

depthmonostereo	0.26 44	0.23 51	0.65 27	0.41 391	0.13 20	0.41 67	0.19 60	0.51 103	0.40 77	0.25 83	0.29 83	0.26 99	0.28 181	0.44 151	0.23 98	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.10 50	0.08 34

DilatedVolume-Stereo	0.26 44	0.20 12	0.64 22	0.25 69	0.15 54	0.41 67	0.18 51	0.42 38	0.35 27	0.34 133	0.34 125	0.25 85	0.23 107	0.43 142	0.53 340	0.09 69	0.09 183	0.08 29	0.10 142	0.12 79	0.11 103

xyz-stereo	3.02 547	0.29 121	30.64 577	0.23 35	0.12 6	15.52 564	0.24 183	0.51 103	0.47 150	0.59 358	7.99 556	0.64 338	0.47 351	1.39 363	0.50 328	0.09 69	0.07 40	0.34 490	0.07 51	0.13 109	0.08 34

111111	0.24 38	0.21 20	0.82 44	0.24 51	0.21 202	0.43 83	0.13 6	0.45 61	0.35 27	0.22 42	0.27 70	0.18 36	0.16 22	0.35 91	0.18 15	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.06 9	0.25 340	0.08 34

MLG-Stereo_test2	0.21 7	0.36 184	0.68 32	0.21 6	0.17 109	0.45 94	0.12 3	0.35 8	0.42 95	0.15 4	0.11 4	0.22 54	0.10 1	0.28 29	0.16 4	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.09 55

LG-G_1	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

LG-G	0.23 34	0.37 187	0.71 35	0.23 35	0.11 1	0.51 149	0.12 3	0.44 54	0.39 67	0.19 19	0.15 12	0.19 42	0.15 19	0.36 100	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.11 103

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 126	0.37 187	1.21 83	0.26 99	0.18 143	0.73 409	0.18 51	0.53 126	0.41 86	0.35 135	0.30 95	0.58 311	0.22 92	0.33 75	0.95 430	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.13 109	0.15 224

MM-Stereo_test1	0.41 163	0.39 206	2.29 388	0.38 365	0.26 293	0.44 89	0.28 267	0.63 187	0.51 177	0.40 160	0.32 111	0.26 99	0.26 148	0.46 172	0.22 86	0.09 69	0.21 435	0.10 128	0.09 107	0.39 459	0.15 224

SCV_C0	0.33 94	0.43 229	1.42 121	0.25 69	0.16 81	0.35 35	0.20 79	0.68 211	0.44 109	0.24 65	0.27 70	0.29 126	0.20 72	0.58 232	0.18 15	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.30 458	0.26 360	0.17 269

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 54	0.28 111	1.09 67	0.33 264	0.15 54	0.30 14	0.16 30	0.58 157	0.42 95	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.26 148	0.38 117	0.37 249	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.25 431	0.10 50	0.06 1

FoundationStereo	0.20 1	0.30 133	0.81 42	0.21 6	0.22 227	0.21 2	0.16 30	0.25 1	0.38 56	0.15 4	0.11 4	0.18 36	0.17 29	0.23 5	0.16 4	0.09 69	0.13 316	0.08 29	0.06 9	0.07 3	0.07 7

AIO-test1	0.45 216	0.87 416	2.27 384	0.33 264	0.33 374	0.50 140	0.22 119	0.74 244	0.66 343	0.29 113	0.41 165	0.29 126	0.22 92	0.73 285	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.12 247	0.14 302	0.30 391	0.22 342

castereo++	0.28 54	0.43 229	0.93 55	0.28 140	0.17 109	0.53 175	0.21 98	0.55 141	0.45 124	0.17 10	0.26 66	0.32 142	0.17 29	0.33 75	0.16 4	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.29 449	0.13 109	0.06 1

castereo	0.30 73	0.44 240	0.81 42	0.24 51	0.29 325	0.41 67	0.27 250	0.72 229	0.45 124	0.22 42	0.30 95	0.24 75	0.31 211	0.25 10	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.31 464	0.12 79	0.09 55

GIP-stereo	0.26 44	0.22 35	0.78 40	0.29 170	0.20 189	0.42 79	0.17 37	0.64 190	0.39 67	0.18 15	0.24 52	0.23 62	0.18 46	0.25 10	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.17 207	0.08 34

tg	0.37 126	0.55 294	1.35 106	0.28 140	0.16 81	0.57 229	0.18 51	0.57 151	0.49 159	0.37 144	0.44 182	0.38 171	0.24 118	0.46 172	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.43 475	0.36 459

dual_stereo	0.23 34	0.25 69	0.66 31	0.21 6	0.15 54	0.27 7	0.15 21	0.62 181	0.40 77	0.15 4	0.13 10	0.18 36	0.14 10	0.37 109	0.19 27	0.09 69	0.31 482	0.07 1	0.10 142	0.07 3	0.07 7

UGAM-zero	0.63 381	0.39 206	2.49 427	0.30 187	0.49 467	0.67 370	0.19 60	0.91 397	0.45 124	0.77 454	0.45 186	1.16 501	0.82 463	2.05 471	0.29 174	0.09 69	0.15 358	0.09 79	0.44 503	0.11 68	0.22 342

GCAP-BAT	0.43 188	0.31 144	1.82 247	0.25 69	0.26 293	0.65 358	0.23 150	0.48 83	0.37 51	0.67 418	0.82 442	0.44 219	0.24 118	0.48 188	0.87 423	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.22 418	0.08 18	0.09 55

RAStereo	0.28 54	0.48 263	1.52 143	0.26 99	0.18 143	0.25 5	0.19 60	0.42 38	0.35 27	0.20 26	0.25 59	0.20 44	0.16 22	0.24 6	0.24 120	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.12 79	0.08 34

Occ-G	0.30 73	0.30 133	1.33 102	0.23 35	0.15 54	0.36 41	0.25 203	0.43 46	0.31 6	0.26 97	0.35 130	0.46 241	0.22 92	0.30 49	0.25 133	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.16 344	0.31 399	0.08 34

U	3.37 550	0.17 1	0.91 52	0.26 99	13.79 565	19.19 569	0.15 21	0.41 32	0.31 6	0.17 10	0.18 16	0.27 110	0.15 19	0.21 1	0.16 4	0.09 69	0.06 20	17.88 570	12.81 567	0.10 50	0.08 34

IGEV-Stereo+	0.29 63	0.29 121	0.86 47	0.25 69	0.34 382	0.30 14	0.14 13	0.32 4	0.53 203	0.18 15	0.12 8	0.18 36	0.19 63	0.49 198	0.17 14	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.20 404	0.46 485	0.59 507

RAFT-Stereo-weight	0.34 102	0.29 121	1.43 122	0.28 140	0.28 318	0.55 196	0.22 119	0.78 294	0.48 153	0.46 203	0.38 148	0.36 162	0.17 29	0.33 75	0.23 98	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.09 55

gcap-zeroshot	0.41 163	0.62 314	1.78 214	0.31 214	0.32 361	0.69 388	0.21 98	0.74 244	0.52 184	0.43 179	0.35 130	0.62 326	0.24 118	0.41 131	0.24 120	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.31 464	0.08 18	0.09 55

testlalala2	0.44 198	0.28 111	2.59 447	0.64 493	0.56 483	0.57 229	0.20 79	0.78 294	0.52 184	0.40 160	0.39 156	0.45 228	0.21 83	0.27 22	0.22 86	0.09 69	0.10 224	0.08 29	0.29 449	0.12 79	0.10 79

MGS-Stereo	0.32 87	0.34 168	1.70 174	0.25 69	0.14 31	0.40 60	0.22 119	0.38 17	0.43 105	0.24 65	0.51 241	0.25 85	0.18 46	0.31 56	0.20 49	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.08 77	0.47 486	0.08 34

IGEV++	0.34 102	0.43 229	1.32 100	0.31 214	0.14 31	0.32 23	0.21 98	0.70 221	0.34 21	0.22 42	0.28 77	0.22 54	0.27 166	0.35 91	0.27 149	0.09 69	0.39 502	0.08 29	0.15 325	0.25 340	0.45 489

MyStereo07	0.34 102	0.40 211	1.46 127	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.25 59	0.20 44	0.26 148	0.57 229	0.19 27	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

MyStereo06	0.54 317	0.41 217	2.68 458	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.81 318	0.44 109	0.84 470	0.52 254	0.78 413	0.58 400	0.48 188	1.10 451	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

MyStereo05	0.49 265	0.41 217	2.72 464	0.30 187	0.23 247	0.60 275	0.30 299	0.82 325	0.77 437	0.52 263	0.37 139	0.51 268	0.42 308	0.52 211	0.38 256	0.09 69	0.17 393	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.20 320

MyStereo04	0.48 247	0.40 211	2.65 455	0.29 170	0.23 247	0.60 275	0.31 312	0.83 331	0.75 424	0.47 205	0.36 136	0.53 276	0.42 308	0.53 217	0.39 267	0.09 69	0.18 403	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.19 305

AE-Stereo	0.42 182	0.29 121	1.65 161	0.43 406	0.47 464	0.56 211	0.23 150	0.86 358	0.46 133	0.31 120	0.41 165	0.43 208	0.24 118	0.34 85	0.24 120	0.09 69	0.48 514	0.11 192	0.45 504	0.22 300	0.19 305

ff7	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

IGEVStereo-DCA	0.33 94	0.34 168	1.38 111	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.18 374	0.16 185	0.22 342

ffff	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

rrr	0.46 226	0.34 168	3.08 502	0.27 115	0.16 81	0.45 94	0.28 267	1.09 501	0.51 177	0.24 65	0.21 26	0.26 99	0.25 134	0.64 252	0.52 336	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.29 449	0.16 185	0.25 387

11t	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

IGEV_Zeroshot_test	0.53 312	0.33 155	2.91 490	0.32 243	0.18 143	0.54 183	0.21 98	0.72 229	0.42 95	0.81 463	0.51 241	0.71 386	0.41 291	0.48 188	1.13 455	0.09 69	0.15 358	0.10 128	0.35 480	0.19 254	0.09 55

MSKI-zero shot	0.46 226	0.38 197	2.47 424	0.27 115	0.43 447	0.56 211	0.20 79	0.77 279	0.43 105	0.60 367	0.51 241	0.44 219	0.17 29	0.68 269	0.21 68	0.09 69	0.29 476	0.09 79	0.32 470	0.14 132	0.10 79

AEACV	0.33 94	0.24 64	1.44 124	0.28 140	0.35 394	0.47 117	0.21 98	0.43 46	0.28 3	0.26 97	0.25 59	0.22 54	0.38 258	0.30 49	0.18 15	0.09 69	0.35 490	0.09 79	0.36 488	0.23 313	0.25 387

GCAP-Stereo	0.34 102	0.89 423	1.76 200	0.26 99	0.12 6	0.52 168	0.14 13	0.49 89	0.38 56	0.29 113	0.30 95	0.29 126	0.22 92	0.30 49	0.20 49	0.09 69	0.17 393	0.09 79	0.07 51	0.21 283	0.11 103

RAFT-Test	0.44 198	0.38 197	2.01 327	0.27 115	0.44 448	0.64 344	0.37 370	0.72 229	0.57 237	0.45 195	0.48 212	0.65 342	0.24 118	0.35 91	0.29 174	0.09 69	0.11 271	0.09 79	0.38 491	0.10 50	0.11 103

HH	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 449	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 395	0.48 212	0.87 445	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

HanStereo	0.49 265	0.49 266	2.78 476	0.50 449	0.41 438	0.38 53	0.23 150	0.72 229	0.38 56	0.63 395	0.48 212	0.87 445	0.41 291	0.64 252	0.21 68	0.09 69	0.17 393	0.10 128	0.09 107	0.16 185	0.12 140

LL-Strereo2	0.41 163	0.90 426	1.83 253	0.44 413	0.24 260	0.54 183	0.27 250	0.58 157	0.45 124	0.41 169	0.33 119	0.44 219	0.21 83	0.44 151	0.34 232	0.09 69	0.08 113	0.16 387	0.14 302	0.17 207	0.17 269

4D-IteraStereo	0.44 198	0.96 446	2.63 451	0.27 115	0.30 336	0.45 94	0.25 203	0.52 117	0.50 169	0.40 160	0.31 106	0.40 185	0.19 63	0.35 91	0.32 215	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.11 204	0.19 254	0.30 425

anonymousdsp2	0.34 102	0.24 64	1.16 74	0.28 140	0.15 54	0.57 229	0.23 150	0.79 310	0.47 150	0.38 152	0.37 139	0.40 185	0.25 134	0.47 183	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.13 274	0.19 254	0.27 404

anonymousdsp	0.34 102	0.53 280	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.55 225	0.19 27	0.09 69	0.11 271	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 416

CES	0.30 73	0.27 90	1.09 67	0.23 35	0.50 468	0.40 60	0.20 79	0.46 64	0.44 109	0.22 42	0.28 77	0.26 99	0.19 63	0.33 75	0.21 68	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.49 496

EGLCR-Stereo	0.29 63	0.27 90	0.97 58	0.30 187	0.19 175	0.56 211	0.17 37	0.68 211	0.36 44	0.30 116	0.18 16	0.27 110	0.17 29	0.38 117	0.19 27	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.10 50	0.35 451

DCRE	0.50 276	0.63 325	2.13 354	0.30 187	0.23 247	0.45 94	0.24 183	0.59 165	0.53 203	0.50 242	2.10 520	0.42 204	0.26 148	0.35 91	0.23 98	0.09 69	0.14 333	0.10 128	0.32 470	0.16 185	0.15 224

MC-Stereo	0.32 87	0.31 144	1.46 127	0.31 214	0.15 54	0.53 175	0.19 60	0.44 54	0.35 27	0.36 140	0.38 148	0.27 110	0.27 166	0.42 139	0.19 27	0.09 69	0.13 316	0.09 79	0.16 344	0.20 269	0.13 174

RCA-Stereo	0.34 102	0.32 150	1.30 97	0.26 99	0.14 31	0.58 246	0.23 150	0.78 294	0.62 295	0.40 160	0.44 182	0.28 119	0.35 231	0.29 41	0.20 49	0.09 69	0.10 224	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.08 34

CroCo-Stereo Lap2	0.33 94	0.61 308	1.47 131	0.32 243	0.38 419	0.23 3	0.22 119	0.58 157	0.46 133	0.22 42	0.27 70	0.29 126	0.23 107	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.21 283	0.14 191

DCANet-4	0.40 156	0.27 90	2.21 371	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.47 200	0.28 119	0.37 251	0.37 109	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

ccc-4	0.32 87	0.52 275	1.38 111	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.46 64	0.41 86	0.24 65	0.23 43	0.20 44	0.23 107	0.48 188	0.19 27	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.18 374	0.23 313	0.22 342

fff	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

ADStereo(finetuned)	0.45 216	0.77 379	2.12 352	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.76 455	0.37 109	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

raft_robust	0.55 329	0.84 406	1.73 184	0.28 140	0.54 478	0.53 175	0.25 203	0.88 375	0.75 424	0.48 223	0.46 194	0.76 408	0.75 454	1.46 374	0.27 149	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.30 458	0.26 360	0.16 251

RAFT+CT+SA	0.50 276	0.86 413	1.82 247	0.37 350	0.75 509	0.54 183	0.34 347	0.77 279	0.63 307	0.38 152	0.55 287	0.34 154	0.29 195	0.68 269	0.27 149	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.51 511	0.29 380	0.41 484

test_5	0.51 293	0.87 416	1.99 324	0.37 350	0.65 501	0.58 246	0.35 355	0.78 294	0.62 295	0.48 223	0.55 287	0.45 228	0.40 280	0.72 284	0.30 192	0.09 69	0.07 40	0.12 247	0.12 242	0.33 414	0.38 469

SA	0.50 276	0.75 369	1.95 309	0.31 214	0.61 497	0.57 229	0.31 312	0.91 397	0.73 407	0.42 174	0.62 342	0.38 171	0.47 351	0.68 269	0.29 174	0.09 69	0.09 183	0.13 306	0.32 470	0.30 391	0.10 79

IGEV-Stereo	0.34 102	0.54 285	1.47 131	0.25 69	0.16 81	0.56 211	0.23 150	0.49 89	0.40 77	0.25 83	0.24 52	0.22 54	0.24 118	0.54 221	0.19 27	0.09 69	0.10 224	0.10 128	0.18 374	0.24 328	0.29 416
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 317	1.01 468	2.08 343	0.27 115	0.21 202	0.49 132	0.28 267	0.73 240	0.58 248	0.40 160	0.61 337	0.62 326	0.46 343	1.78 426	0.47 312	0.09 69	0.07 40	0.11 192	0.10 142	0.39 459	0.12 140

iRaft-Stereo_20w	0.58 348	0.39 206	1.96 318	0.45 427	0.32 361	0.92 474	0.57 458	1.14 507	0.56 233	0.81 463	0.40 161	0.55 286	0.69 438	0.65 262	1.04 448	0.09 69	0.16 375	0.09 79	0.36 488	0.17 207	0.25 387

GLC_STEREO	0.28 54	0.27 90	1.36 107	0.28 140	0.12 6	0.41 67	0.20 79	0.37 14	0.38 56	0.26 97	0.30 95	0.25 85	0.19 63	0.33 75	0.24 120	0.09 69	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.09 55

IPLG	0.69 413	0.84 406	2.43 415	0.35 311	0.21 202	1.65 521	0.61 468	1.36 520	0.58 248	1.39 520	0.51 241	0.37 164	0.87 472	1.41 367	0.36 243	0.09 69	0.07 40	0.14 342	0.12 242	0.32 406	0.11 103

MIPNet	0.83 465	0.81 396	2.40 408	0.61 490	0.18 143	1.48 511	1.39 536	1.60 530	0.74 411	1.94 530	0.85 450	0.73 392	1.68 525	0.87 312	0.31 204	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.32 470	0.25 340	0.12 140

IPLGR	0.54 317	0.56 296	2.68 458	0.36 329	0.18 143	0.62 316	0.54 446	1.02 483	0.64 315	0.73 442	0.46 194	0.47 249	0.45 330	1.12 338	0.29 174	0.09 69	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.19 254	0.12 140

LCNet	0.54 317	0.37 187	1.78 214	0.92 517	0.22 227	0.96 477	0.30 299	0.59 165	0.58 248	0.51 255	0.55 287	0.41 191	0.76 455	0.84 306	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.12 247	0.18 374	0.98 523	0.39 475

STrans-v2	0.67 402	0.56 296	2.64 453	0.27 115	0.23 247	0.57 229	0.33 343	0.96 440	0.69 363	0.92 480	0.85 450	0.89 451	0.93 479	1.83 439	1.21 463	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.12 140

PSM-AAD	0.63 381	0.22 35	1.77 209	0.37 350	0.23 247	0.86 460	1.17 526	0.59 165	0.60 260	0.64 405	0.71 415	0.68 365	2.93 541	0.65 262	0.31 204	0.09 69	0.07 40	0.17 404	0.15 325	0.13 109	0.33 445

GrayStereo	0.66 397	0.19 7	1.76 200	0.90 515	0.23 247	0.62 316	1.42 540	0.62 181	0.60 260	0.72 438	0.78 434	0.56 298	3.07 544	0.60 244	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.10 128	0.21 410	0.11 68	0.18 289

CroCo-Stereo	0.30 73	0.45 248	1.08 65	0.31 214	0.17 109	0.19 1	0.21 98	0.73 240	0.50 169	0.21 32	0.24 52	0.55 286	0.22 92	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.12 79	0.09 55
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.44 198	0.48 263	1.69 170	0.30 187	0.27 306	0.50 140	0.28 267	0.80 314	0.43 105	0.40 160	0.54 277	0.41 191	0.24 118	0.31 56	1.16 459	0.09 69	0.20 426	0.10 128	0.17 361	0.11 68	0.26 397

Prome-Stereo	0.49 265	0.30 133	1.76 200	0.60 489	0.23 247	0.63 333	0.42 393	0.62 181	0.60 260	0.59 358	1.03 480	0.43 208	0.72 445	0.60 244	0.33 225	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.09 107	0.11 68	0.43 486

iRaftStereo_RVC	0.37 126	0.53 280	1.41 117	0.28 140	0.15 54	0.52 168	0.20 79	0.54 137	0.46 133	0.37 144	0.43 171	0.41 191	0.23 107	0.36 100	0.26 141	0.09 69	0.15 358	0.12 247	0.11 204	0.41 467	0.37 466

CREStereo++_RVC	0.33 94	0.29 121	1.74 188	0.24 51	0.16 81	0.54 183	0.15 21	0.40 25	0.55 222	0.37 144	0.51 241	0.24 75	0.19 63	0.27 22	0.26 141	0.09 69	0.06 20	0.08 29	0.30 458	0.08 18	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.44 198	0.67 344	1.85 258	0.34 295	0.71 507	0.51 149	0.25 203	0.64 190	0.51 177	0.35 135	0.45 186	0.32 142	0.28 181	0.43 142	0.32 215	0.09 69	0.19 415	0.10 128	0.09 107	0.20 269	0.40 479

DCANet	0.42 182	0.77 379	1.95 309	0.25 69	0.14 31	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.72 392	0.54 286	0.48 212	0.31 134	0.41 291	0.36 100	0.39 267	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.13 109	0.23 366

csc	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

cscssc	0.43 188	0.77 379	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.51 149	0.22 119	0.77 279	0.75 424	0.54 286	0.47 200	0.31 134	0.65 426	0.36 100	0.34 232	0.09 69	0.07 40	0.08 29	0.07 51	0.08 18	0.22 342

111	0.48 247	1.09 479	1.95 309	0.24 51	0.13 20	0.59 263	0.26 225	0.83 331	0.78 442	0.48 223	0.52 254	0.56 298	0.38 258	0.49 198	0.38 256	0.09 69	0.07 40	0.09 79	0.07 51	0.23 313	0.35 451

test_xeample3	0.46 226	0.34 168	2.99 497	0.37 350	0.16 81	0.49 132	0.33 343	1.06 496	0.44 109	0.25 83	0.23 43	0.24 75	0.25 134	0.49 198	0.56 355	0.09 69	0.07 40	0.10 128	0.40 496	0.17 207	0.26 397

EAI-Stereo	0.78 454	0.25 69	1.67 167	0.54 467	0.59 490	1.95 530	2.05 546	1.11 506	0.64 315	0.95 485	1.49 505	0.50 265	0.67 433	0.59 238	1.44 478	0.09 69	0.19 415	0.09 79	0.49 508	0.13 109	0.22 342

CFNet-RSSM	0.41 163	0.32 150	2.20 370	0.27 115	0.44 448	0.52 168	0.19 60	0.76 268	0.48 153	0.43 179	0.36 136	0.54 282	0.26 148	0.33 75	0.25 133	0.09 69	0.08 113	0.09 79	0.38 491	0.10 50	0.09 55

Gwc-CoAtRS	0.38 135	0.33 155	1.92 294	0.27 115	0.41 438	0.48 125	0.19 60	0.59 165	0.46 133	0.43 179	0.39 156	0.57 304	0.26 148	0.32 65	0.26 141	0.09 69	0.09 183	0.09 79	0.31 464	0.11 68	0.09 55

HITNet	0.46 226	0.92 428	2.09 344	0.33 264	0.14 31	0.55 196	0.22 119	0.83 331	0.56 233	0.51 255	0.49 229	0.48 260	0.37 251	0.48 188	0.54 346	0.09 69	0.06 20	0.10 128	0.08 77	0.23 313	0.09 55
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 247	0.89 423	1.85 258	0.29 170	0.14 31	0.59 263	0.23 150	0.72 229	0.59 255	0.66 414	0.66 381	0.55 286	0.36 237	1.03 326	0.49 323	0.09 69	0.06 20	0.09 79	0.07 51	0.19 254	0.11 103

DFGA-Net	0.51 293	1.06 475	1.75 194	0.30 187	0.24 260	0.54 183	0.22 119	0.63 187	0.60 260	0.48 223	0.51 241	0.35 158	0.27 166	1.82 438	0.53 340	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.12 242	0.37 443	0.15 224

G2L-Stereo_test	0.55 329	0.97 454	1.89 280	0.33 264	0.24 260	0.75 419	0.38 376	0.79 310	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.74 398	0.39 272	1.56 390	0.43 292	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.08 77	0.28 375	0.13 174

LGtest1	0.21 7	0.37 187	0.70 33	0.22 24	0.12 6	0.31 18	0.11 2	0.36 11	0.39 67	0.17 10	0.13 10	0.16 27	0.14 10	0.25 10	0.27 149	0.10 161	0.09 183	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.10 79

SGD-Stereo	0.22 27	0.28 111	0.77 39	0.22 24	0.11 1	0.40 60	0.16 30	0.31 3	0.36 44	0.19 19	0.19 19	0.17 31	0.17 29	0.37 109	0.16 4	0.10 161	0.06 20	0.08 29	0.07 51	0.10 50	0.07 7

MM-Stereo_test3	0.40 156	0.58 300	1.75 194	0.36 329	0.30 336	0.45 94	0.30 299	0.72 229	0.59 255	0.31 120	0.43 171	0.32 142	0.23 107	0.35 91	0.29 174	0.10 161	0.20 426	0.10 128	0.08 77	0.40 464	0.11 103

AIO_rvc	0.41 163	0.64 329	1.29 94	0.58 481	0.39 422	0.37 44	0.24 183	0.50 95	0.43 105	0.28 109	0.23 43	0.25 85	0.16 22	0.99 320	0.19 27	0.10 161	0.16 375	0.08 29	0.11 204	0.25 340	0.85 523

PAM_32	0.70 417	0.35 175	2.73 469	0.54 467	0.61 497	1.07 493	0.43 400	0.84 342	0.49 159	0.90 478	0.91 458	1.23 503	0.77 458	0.65 262	1.10 451	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.49 508	0.15 149	0.38 469

PAM	0.70 417	0.35 175	2.72 464	0.56 476	0.62 499	1.08 495	0.53 442	0.85 348	0.44 109	0.93 482	0.92 460	1.24 504	0.68 436	0.64 252	1.01 443	0.10 161	0.19 415	0.10 128	0.48 506	0.14 132	0.38 469

UGAM	0.58 348	0.47 260	2.21 371	0.30 187	0.19 175	0.53 175	0.34 347	0.59 165	0.63 307	0.44 185	0.73 422	0.78 413	0.37 251	2.58 514	0.39 267	0.10 161	0.08 113	0.17 404	0.14 302	0.42 473	0.17 269

model_zeroshot	0.44 198	0.68 346	1.97 323	0.28 140	0.18 143	0.69 388	0.21 98	0.63 187	0.40 77	1.00 488	0.34 125	0.42 204	0.20 72	0.69 275	0.24 120	0.10 161	0.22 441	0.10 128	0.22 418	0.12 79	0.10 79

Pointernet	0.29 63	0.25 69	1.49 137	0.24 51	0.20 189	0.47 117	0.15 21	0.62 181	0.47 150	0.22 42	0.29 83	0.26 99	0.20 72	0.28 29	0.20 49	0.10 161	0.07 40	0.07 1	0.12 242	0.10 50	0.07 7

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 417	0.65 336	3.45 525	0.50 449	0.60 495	0.75 419	0.23 150	0.96 440	0.60 260	0.76 450	1.30 497	0.81 424	0.60 406	0.57 229	0.82 418	0.10 161	0.16 375	0.11 192	0.43 502	0.31 399	0.22 342

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 370	0.61 308	3.35 524	0.33 264	0.58 488	0.66 364	0.20 79	0.98 452	0.55 222	0.73 442	0.52 254	0.99 474	0.65 426	0.58 232	0.29 174	0.10 161	0.16 375	0.10 128	0.41 499	0.29 380	0.20 320

trnet	0.28 54	0.26 84	1.32 100	0.19 1	0.12 6	0.54 183	0.15 21	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.30 49	0.21 68	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.09 36	0.07 7

H2IRNET	0.40 156	0.61 308	1.90 285	0.29 170	0.17 109	0.54 183	0.18 51	0.52 117	0.50 169	0.27 104	0.56 298	0.47 249	0.35 231	0.46 172	0.33 225	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.32 406	0.12 140

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 276	0.33 155	0.93 55	0.26 99	0.22 227	0.46 112	0.20 79	1.10 502	1.34 516	3.16 552	0.32 111	0.22 54	0.20 72	0.30 49	0.22 86	0.10 161	0.09 183	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

MyStereo8	0.54 317	0.80 391	2.76 472	0.32 243	0.33 374	0.71 397	0.20 79	0.87 367	0.57 237	0.51 255	0.59 315	0.50 265	0.33 221	0.68 269	0.55 347	0.10 161	0.29 476	0.10 128	0.13 274	0.21 283	0.34 449

ACVNet-DCA	0.42 182	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

xx1	0.46 226	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 491	0.31 120	0.38 148	0.46 241	0.36 237	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

1test111	0.44 198	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.76 268	0.52 184	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.96 317	0.30 192	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

cc1	0.47 241	0.64 329	2.07 338	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	1.01 491	0.31 120	0.38 148	0.24 75	0.38 258	0.69 275	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.40 479

ffm	0.47 241	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 470	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 459

ff1	0.73 438	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.74 244	0.88 470	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.10 161	0.24 452	0.15 369	0.13 274	0.25 340	0.36 459

tt1	0.44 198	0.64 329	1.83 253	0.35 311	0.14 31	0.76 423	0.25 203	0.74 244	0.88 470	0.31 120	0.37 139	0.25 85	0.35 231	0.63 250	0.19 27	0.10 161	0.24 452	0.11 192	0.09 107	0.25 340	0.36 459

MaDis-Stereo	0.29 63	0.54 285	1.44 124	0.24 51	0.29 325	0.29 12	0.16 30	0.45 61	0.37 51	0.19 19	0.21 26	0.28 119	0.22 92	0.30 49	0.29 174	0.10 161	0.09 183	0.10 128	0.08 77	0.11 68	0.11 103

UniTT-Stereo	0.30 73	0.36 184	1.68 168	0.27 115	0.24 260	0.29 12	0.18 51	0.33 5	0.34 21	0.26 97	0.37 139	0.18 36	0.18 46	0.31 56	0.27 149	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.07 51	0.25 340	0.08 34

CASnet	0.28 54	0.31 144	1.20 81	0.28 140	0.11 1	0.47 117	0.19 60	0.44 54	0.44 109	0.38 152	0.31 106	0.23 62	0.17 29	0.29 41	0.19 27	0.10 161	0.06 20	0.15 369	0.12 242	0.16 185	0.07 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.36 120	0.30 133	1.77 209	0.28 140	0.33 374	0.60 275	0.22 119	0.55 141	0.51 177	0.55 304	0.35 130	0.31 134	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.10 161	0.13 316	0.09 79	0.24 424	0.08 18	0.07 7

Any-RAFT	0.38 135	0.25 69	1.89 280	0.27 115	0.17 109	0.68 382	0.21 98	0.78 294	0.53 203	0.43 179	0.43 171	0.54 282	0.30 203	0.41 131	0.20 49	0.10 161	0.12 297	0.08 29	0.06 9	0.10 50	0.09 55

LL-Strereo	0.72 429	1.29 507	2.49 427	0.36 329	0.45 456	0.55 196	0.32 335	0.93 414	0.71 382	0.67 418	0.58 312	0.85 439	0.79 459	2.67 521	0.46 303	0.10 161	0.18 403	0.14 342	0.12 242	0.40 464	0.42 485

CBFPSM	0.56 337	0.91 427	1.82 247	0.28 140	0.23 247	0.71 397	0.37 370	0.72 229	0.64 315	0.50 242	0.49 229	1.03 481	0.83 464	0.62 247	1.35 471	0.10 161	0.12 297	0.10 128	0.10 142	0.18 233	0.19 305

LoS	0.31 81	0.30 133	1.52 143	0.23 35	0.13 20	0.54 183	0.20 79	0.48 83	0.49 159	0.25 83	0.28 77	0.37 164	0.24 118	0.38 117	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.08 29	0.05 1	0.15 149	0.07 7
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 198	0.61 308	1.89 280	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.35 355	0.67 207	0.53 203	0.39 158	0.50 237	0.59 314	0.43 318	0.51 207	0.49 323	0.10 161	0.12 297	0.13 306	0.16 344	0.24 328	0.19 305

anonymousa	0.48 247	0.46 251	2.44 417	0.29 170	0.34 382	0.61 296	0.25 203	0.66 198	0.54 215	0.53 273	0.77 433	0.73 392	0.46 343	0.33 75	0.31 204	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.29 449	0.10 50	0.19 305

Selective-RAFT	0.35 113	0.26 84	1.48 134	0.31 214	0.15 54	0.61 296	0.19 60	0.60 175	0.54 215	0.28 109	0.29 83	0.40 185	0.33 221	0.50 204	0.27 149	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.35 480	0.19 254	0.08 34

TestStereo1	0.49 265	0.81 396	1.85 258	0.39 375	0.57 486	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

SA-5K	0.49 265	0.81 396	1.85 258	0.39 375	0.57 486	0.56 211	0.34 347	0.75 255	0.69 363	0.44 185	0.63 354	0.35 158	0.42 308	0.64 252	0.29 174	0.10 161	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.33 414	0.26 397

Sa-1000	0.51 293	0.72 359	1.90 285	0.31 214	0.60 495	0.60 275	0.31 312	0.94 422	0.71 382	0.52 263	0.83 443	0.42 204	0.33 221	0.68 269	0.28 159	0.10 161	0.09 183	0.13 306	0.29 449	0.29 380	0.10 79

CrosDoStereo	0.94 479	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 556	0.72 229	0.60 260	0.70 431	1.40 502	0.53 276	1.49 518	1.78 426	3.09 526	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

TransformOpticalFlow	0.64 385	0.56 296	2.66 456	0.44 413	0.26 293	0.62 316	0.28 267	0.83 331	0.71 382	0.76 450	0.74 425	0.91 455	0.85 468	1.83 439	0.81 417	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.11 68	0.12 140

OMP-Stereo	0.59 356	0.65 336	1.74 188	0.56 476	0.37 413	0.60 275	0.26 225	0.70 221	0.65 328	0.66 414	0.60 330	0.69 372	0.32 217	2.09 476	1.20 461	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.10 79

KYRaft	0.48 247	0.29 121	1.75 194	0.33 264	0.21 202	0.75 419	0.44 411	0.58 157	0.57 237	0.64 405	0.93 464	0.53 276	0.72 445	0.60 244	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.12 247	0.14 302	0.12 79	0.54 500

ASMatch	0.60 362	0.43 229	2.58 445	0.91 516	0.36 402	0.56 211	0.25 203	0.52 117	0.61 277	0.47 205	1.21 491	0.47 249	0.66 431	1.34 359	0.94 428	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.10 50	0.16 251

DeepStereo_LL	0.94 479	0.37 187	2.53 434	0.25 69	0.32 361	0.54 183	3.76 556	0.72 229	0.60 260	0.70 431	1.40 502	0.53 276	1.49 518	1.78 426	3.09 526	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.21 283	0.11 103

DEmStereo	0.68 409	0.31 144	2.25 381	0.42 402	0.17 109	0.66 364	0.89 505	0.51 103	0.59 255	0.60 367	1.01 476	0.45 228	1.26 502	1.54 388	2.26 512	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.10 142	0.10 50	0.11 103

THIR-Stereo	0.86 469	0.62 314	2.13 354	0.25 69	0.16 81	0.58 246	2.74 552	0.59 165	0.51 177	0.62 387	1.62 509	0.97 470	1.80 529	1.69 412	2.25 511	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.11 103

DRaft	0.62 375	0.38 197	1.76 200	0.24 51	0.16 81	0.64 344	0.66 476	0.53 126	0.53 203	0.67 418	0.99 473	0.38 171	1.00 487	1.44 369	2.10 506	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.14 302	0.18 233	0.21 329

RAFT-345	0.53 312	0.30 133	2.34 396	0.38 365	0.34 382	0.58 246	0.42 393	0.47 76	0.61 277	0.51 255	1.00 475	0.43 208	0.28 181	1.57 393	0.82 418	0.10 161	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.10 50	0.08 34

GMM-Stereo	0.50 276	0.23 51	2.41 409	0.54 467	0.24 260	0.77 431	0.46 420	0.59 165	0.57 237	0.58 344	0.73 422	0.47 249	0.43 318	0.68 269	0.27 149	0.10 161	0.06 20	0.13 306	0.13 274	0.14 132	0.44 488

rafts_anoy	0.43 188	0.89 423	1.96 318	0.32 243	0.30 336	0.48 125	0.24 183	0.62 181	0.49 159	0.37 144	0.38 148	0.33 148	0.30 203	0.51 207	0.34 232	0.10 161	0.39 502	0.13 306	0.15 325	0.17 207	0.15 224

TANstereo	0.33 94	0.49 266	1.75 194	0.23 35	0.12 6	0.54 183	0.16 30	0.40 25	0.45 124	0.45 195	0.51 241	0.26 99	0.22 92	0.29 41	0.20 49	0.10 161	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.08 18	0.11 103

XX-TBD	0.34 102	0.77 379	1.75 194	0.34 295	0.13 20	0.51 149	0.17 37	0.43 46	0.50 169	0.37 144	0.49 229	0.23 62	0.18 46	0.28 29	0.24 120	0.10 161	0.07 40	0.08 29	0.06 9	0.09 36	0.07 7

raftrobust	0.38 135	0.68 346	1.54 145	0.32 243	0.46 462	0.52 168	0.21 98	0.56 148	0.42 95	0.52 263	0.35 130	0.31 134	0.33 221	0.37 109	0.30 192	0.10 161	0.11 271	0.08 29	0.07 51	0.21 283	0.19 305

RALCasStereoNet	0.45 216	0.88 420	1.85 258	0.30 187	0.26 293	0.49 132	0.26 225	0.58 157	0.51 177	0.36 140	0.48 212	0.36 162	0.28 181	0.55 225	0.34 232	0.10 161	0.53 516	0.09 79	0.08 77	0.25 340	0.34 449

RALAANet	0.43 188	0.98 458	1.90 285	0.32 243	0.23 247	0.48 125	0.19 60	0.67 207	0.53 203	0.48 223	0.45 186	0.39 177	0.30 203	0.48 188	0.37 249	0.10 161	0.08 113	0.11 192	0.14 302	0.27 369	0.10 79

XX-Stereo	0.55 329	0.54 285	3.50 527	0.48 445	0.39 422	0.54 183	0.17 37	0.89 381	0.40 77	0.44 185	0.65 379	0.85 439	0.19 63	0.77 296	0.21 68	0.10 161	0.14 333	0.10 128	0.32 470	0.17 207	0.14 191

ARAFT	0.60 362	1.23 500	3.10 504	0.28 140	0.16 81	0.64 344	0.36 362	0.90 387	0.67 352	0.61 376	0.49 229	0.55 286	0.31 211	1.24 353	0.32 215	0.10 161	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.37 443	0.21 329

MMNet	0.50 276	0.48 263	1.93 297	0.33 264	0.27 306	0.79 440	0.28 267	0.81 318	0.74 411	0.60 367	0.56 298	0.59 314	0.55 387	0.79 301	0.59 366	0.10 161	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.14 191

DIP-Stereo	0.37 126	0.34 168	1.50 140	0.27 115	0.18 143	0.63 333	0.17 37	0.92 406	0.53 203	0.49 235	0.48 212	0.30 131	0.30 203	0.39 123	0.30 192	0.10 161	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.12 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140

RAFT-Stereo	0.36 120	0.21 20	1.70 174	0.29 170	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.78 294	0.36 44	0.57 326	0.67 384	0.33 148	0.24 118	0.32 65	0.23 98	0.10 161	0.08 113	0.09 79	0.07 51	0.09 36	0.12 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 293	0.76 370	2.59 447	0.41 391	0.17 109	0.64 344	0.27 250	0.82 325	0.70 372	0.57 326	0.64 370	0.43 208	0.36 237	0.70 280	0.52 336	0.10 161	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.21 283	0.13 174

G2L-ROB	0.51 293	0.95 443	1.96 318	0.29 170	0.22 227	0.59 263	0.28 267	0.76 268	0.57 237	0.55 304	0.45 186	0.70 382	0.32 217	1.38 362	0.47 312	0.11 223	0.07 40	0.09 79	0.08 77	0.20 269	0.13 174

SCV	0.35 113	0.59 302	1.37 110	0.34 295	0.22 227	0.28 8	0.23 150	0.72 229	0.35 27	0.19 19	0.30 95	0.24 75	0.20 72	0.64 252	0.19 27	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.29 449	0.34 421	0.29 416

StereoAnything_RVC	0.35 113	1.25 503	1.82 247	0.20 3	0.12 6	0.26 6	0.15 21	0.43 46	0.37 51	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 63	0.46 172	0.14 1	0.11 223	0.09 183	0.08 29	0.05 1	0.76 516	0.18 289

AIO_test	0.39 150	0.37 187	1.19 77	0.73 501	0.67 502	0.35 35	0.25 203	0.47 76	0.34 21	0.34 133	0.22 37	0.33 148	0.17 29	1.31 356	0.19 27	0.11 223	0.15 358	0.08 29	0.21 410	0.15 149	0.23 366

test_sample1	0.40 156	0.18 5	1.19 77	0.31 214	0.18 143	0.48 125	0.23 150	0.78 294	0.49 159	0.44 185	0.44 182	0.45 228	0.41 291	1.39 363	0.33 225	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.13 174

mmm	0.38 135	0.21 20	1.18 75	0.35 311	0.17 109	0.49 132	0.26 225	0.78 294	0.52 184	0.50 242	0.57 306	0.41 191	0.37 251	0.71 282	0.31 204	0.11 223	0.13 316	0.14 342	0.13 274	0.15 149	0.14 191

11t1	0.33 94	0.19 7	1.41 117	0.33 264	0.16 81	0.48 125	0.21 98	0.67 207	0.48 153	0.40 160	0.34 125	0.32 142	0.33 221	0.42 139	0.27 149	0.11 223	0.12 297	0.10 128	0.08 77	0.13 109	0.14 191

plain	0.37 126	0.47 260	2.15 360	0.27 115	0.19 175	0.33 26	0.20 79	0.58 157	0.46 133	0.23 58	0.37 139	0.23 62	0.25 134	0.45 163	0.28 159	0.11 223	0.08 113	0.13 306	0.09 107	0.42 473	0.12 140

MIF-Stereo (partial)	0.34 102	0.41 217	1.93 297	0.26 99	0.24 260	0.32 23	0.17 37	0.53 126	0.42 95	0.25 83	0.37 139	0.25 85	0.26 148	0.44 151	0.31 204	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.19 254	0.14 191

PCWNet_CMD	0.46 226	0.45 248	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.57 396	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.18 233	0.14 191

gwcnet-sp	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

scenet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

knoymous	0.34 102	0.25 69	1.75 194	0.24 51	0.18 143	0.45 94	0.24 183	0.57 151	0.38 56	0.41 169	0.39 156	0.55 286	0.25 134	0.38 117	0.23 98	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.07 51	0.13 109	0.12 140

riskmin	0.37 126	0.22 35	1.74 188	0.32 243	0.20 189	0.48 125	0.20 79	0.66 198	0.46 133	0.36 140	0.34 125	0.69 372	0.45 330	0.39 123	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.08 77	0.13 109	0.16 251

ssnet	0.49 265	0.43 229	2.54 440	0.31 214	0.22 227	0.67 370	0.31 312	0.78 294	0.65 328	0.58 344	0.47 200	0.46 241	0.43 318	0.76 292	0.46 303	0.11 223	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.15 149	0.14 191

qqq	0.38 135	0.21 20	1.34 105	0.28 140	0.15 54	0.45 94	0.26 225	0.76 268	0.52 184	0.39 158	0.41 165	0.46 241	0.36 237	0.96 317	0.30 192	0.11 223	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.12 79	0.14 191

x	0.35 113	0.20 12	1.36 107	0.33 264	0.17 109	0.47 117	0.24 183	0.75 255	0.54 215	0.40 160	0.40 161	0.42 204	0.34 229	0.45 163	0.32 215	0.11 223	0.14 333	0.11 192	0.09 107	0.12 79	0.14 191

IER	0.43 188	0.38 197	1.69 170	0.26 99	0.25 278	0.66 364	0.26 225	0.71 224	0.55 222	0.54 286	0.59 315	0.60 320	0.53 379	0.52 211	0.39 267	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.11 204	0.14 132	0.11 103

hknet	0.47 241	0.29 121	1.70 174	0.30 187	0.24 260	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.64 315	0.63 395	0.53 265	0.80 421	0.38 258	0.77 296	0.37 249	0.11 223	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

CIPLG	0.56 337	1.19 496	2.46 420	0.80 508	0.31 353	0.61 296	0.57 458	0.76 268	0.57 237	0.56 315	0.63 354	0.41 191	0.30 203	0.45 163	0.40 275	0.11 223	0.20 426	0.13 306	0.13 274	0.35 431	0.19 305

IPLGR_C	0.58 348	1.25 503	2.72 464	0.80 508	0.31 353	0.60 275	0.61 468	0.76 268	0.58 248	0.56 315	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.43 142	0.40 275	0.11 223	0.22 441	0.13 306	0.15 325	0.35 431	0.19 305

ACRE	0.56 337	1.14 486	2.77 474	0.76 504	0.28 318	0.60 275	0.56 454	0.76 268	0.58 248	0.55 304	0.62 342	0.41 191	0.29 195	0.44 151	0.39 267	0.11 223	0.19 415	0.13 306	0.14 302	0.36 435	0.18 289

AAGNet	0.88 472	0.33 155	1.79 234	0.54 467	0.98 523	0.62 316	0.46 420	0.50 95	0.60 260	0.58 344	0.53 265	0.50 265	0.73 448	1.23 350	7.48 556	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.14 132	0.09 55

IIG-Stereo	0.59 356	0.65 336	1.74 188	0.54 467	0.23 247	0.61 296	0.21 98	0.73 240	0.65 328	0.64 405	0.69 401	0.69 372	0.38 258	2.09 476	1.39 474	0.11 223	0.07 40	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.09 55

NF-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.44 411	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.45 373	0.79 415	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.16 251

OCTAStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.61 277	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.80 416	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

NRIStereo	0.46 226	0.25 69	1.77 209	0.47 437	0.16 81	0.95 476	0.74 492	0.51 103	0.56 233	0.48 223	0.39 156	0.59 314	0.29 195	0.77 296	0.32 215	0.11 223	0.13 316	0.11 192	0.09 107	0.21 283	0.24 378

SST-Stereo	0.52 306	0.20 12	1.76 200	0.62 491	0.53 476	0.62 316	0.66 476	0.55 141	0.61 277	0.58 344	0.53 265	0.52 274	0.60 406	1.59 399	0.29 174	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.10 79

RAFT_R40	0.50 276	0.21 20	1.76 200	0.50 449	0.40 431	0.61 296	0.53 442	0.56 148	0.60 260	0.56 315	0.54 277	0.55 286	0.51 372	1.57 393	0.53 340	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.16 185	0.09 55

RE-Stereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 411	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

TVStereo	0.48 247	0.25 69	1.81 241	0.52 458	0.16 81	0.61 296	0.43 400	0.66 198	0.60 260	0.50 242	0.47 200	0.37 164	0.26 148	1.44 369	0.78 411	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.13 109	0.17 269

DeepStereo_RVC	0.44 198	0.28 111	1.92 294	0.49 447	0.17 109	0.60 275	0.59 462	0.50 95	0.52 184	0.49 235	0.45 186	0.39 177	0.86 471	0.45 163	0.33 225	0.11 223	0.08 113	0.11 192	0.09 107	0.15 149	0.19 305

IRAFT_RVC	0.54 317	0.53 280	1.78 214	0.46 432	0.21 202	0.58 246	0.43 400	0.65 196	0.66 343	0.54 286	0.50 237	0.49 262	0.51 372	1.58 397	1.01 443	0.11 223	0.25 465	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.13 174

AnonymousM	0.37 126	0.44 240	1.50 140	0.25 69	0.15 54	0.52 168	0.23 150	0.60 175	0.42 95	0.42 174	0.32 111	0.30 131	0.25 134	0.34 85	0.23 98	0.11 223	0.09 183	0.71 518	0.36 488	0.12 79	0.07 7

CRE-IMP	0.41 163	0.22 35	1.76 200	0.48 445	0.17 109	0.79 440	0.69 484	0.52 117	0.52 184	0.47 205	0.42 169	0.45 228	0.26 148	0.41 131	0.31 204	0.11 223	0.07 40	0.12 247	0.09 107	0.17 207	0.23 366

RAFT	0.45 216	0.92 428	1.59 152	0.34 295	0.19 175	0.46 112	0.35 355	0.65 196	0.49 159	0.49 235	0.49 229	0.70 382	0.40 280	0.47 183	0.32 215	0.11 223	0.16 375	0.14 342	0.13 274	0.51 494	0.13 174

s12784h	0.36 120	0.28 111	1.58 151	0.23 35	0.11 1	0.62 316	0.24 183	0.79 310	0.64 315	0.44 185	0.52 254	0.28 119	0.26 148	0.50 204	0.24 120	0.11 223	0.06 20	0.09 79	0.06 9	0.16 185	0.06 1

TestStereo	0.45 216	0.54 285	2.11 349	0.29 170	0.16 81	0.43 83	0.24 183	0.54 137	0.45 124	0.37 144	0.46 194	0.34 154	0.27 166	1.98 464	0.27 149	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.14 132	0.08 34

CFNet_pseudo	0.45 216	0.46 251	2.23 379	0.25 69	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.10 224	0.15 369	0.10 142	0.17 207	0.14 191

delet	0.52 306	0.54 285	1.62 159	0.31 214	0.35 394	0.74 413	0.46 420	0.85 348	0.74 411	0.55 304	0.60 330	0.67 358	0.50 370	1.12 338	0.57 359	0.11 223	0.11 271	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.12 140

UNet	0.54 317	0.44 240	2.83 480	0.31 214	0.33 374	0.74 413	0.27 250	0.82 325	0.61 277	0.53 273	0.54 277	0.72 389	0.54 382	0.78 300	0.56 355	0.11 223	0.09 183	0.13 306	0.11 204	0.14 132	0.12 140

CREStereo	0.28 54	0.30 133	1.33 102	0.19 1	0.13 20	0.55 196	0.17 37	0.48 83	0.46 133	0.27 104	0.33 119	0.24 75	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.11 223	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.10 50	0.07 7
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.45 216	0.44 240	1.79 234	0.28 140	0.21 202	0.59 263	0.36 362	0.66 198	0.68 354	0.45 195	0.59 315	0.69 372	0.40 280	0.44 151	0.55 347	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.34 421	0.10 79

acv_ft	0.48 247	0.44 240	1.76 200	0.32 243	0.41 438	0.63 333	0.28 267	0.81 318	0.68 354	0.61 376	0.59 315	0.69 372	0.45 330	0.44 151	0.63 375	0.11 223	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.41 467	0.10 79

BEATNet_4x	0.47 241	0.73 364	1.91 291	0.33 264	0.15 54	0.56 211	0.25 203	0.85 348	0.58 248	0.54 286	0.51 241	0.57 304	0.42 308	0.57 229	0.61 371	0.11 223	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.20 269	0.16 251

MSMDNet	0.46 226	0.44 240	2.28 386	0.26 99	0.20 189	0.55 196	0.21 98	0.75 255	0.64 315	0.48 223	0.55 287	0.68 365	0.56 391	0.46 172	0.30 192	0.11 223	0.10 224	0.13 306	0.10 142	0.18 233	0.15 224

ccs_rob	0.45 216	0.46 251	2.22 375	0.26 99	0.19 175	0.56 211	0.21 98	0.77 279	0.60 260	0.49 235	0.56 298	0.69 372	0.47 351	0.52 211	0.31 204	0.11 223	0.09 183	0.16 387	0.10 142	0.17 207	0.14 191

iResNetv2_ROB	0.59 356	1.43 518	2.96 492	0.40 384	0.22 227	0.58 246	0.28 267	0.91 397	0.73 407	0.57 326	0.63 354	0.60 320	0.41 291	0.74 288	0.35 240	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.07 51	0.43 475	0.17 269

HSM	0.62 375	0.76 370	1.72 181	0.30 187	0.29 325	0.64 344	0.28 267	0.94 422	0.62 295	0.58 344	0.57 306	1.40 512	0.64 424	2.59 515	0.42 283	0.11 223	0.08 113	0.10 128	0.08 77	0.14 132	0.11 103

StereoDRNet-Refined	0.50 276	0.41 217	1.50 140	0.33 264	0.21 202	0.68 382	0.26 225	0.81 318	0.68 354	0.67 418	0.68 392	0.73 392	0.42 308	1.10 332	0.59 366	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.14 302	0.25 340	0.21 329
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 276	1.15 490	1.73 184	0.31 214	0.21 202	0.58 246	0.22 119	0.95 435	0.82 456	0.58 344	0.62 342	0.57 304	0.39 272	0.84 306	0.40 275	0.11 223	0.08 113	0.09 79	0.06 9	0.21 283	0.13 174

DN-CSS_ROB	0.48 247	1.23 500	1.99 324	0.39 375	0.22 227	0.56 211	0.19 60	0.75 255	0.61 277	0.45 195	0.62 342	0.41 191	0.31 211	0.70 280	0.32 215	0.11 223	0.08 113	0.14 342	0.13 274	0.36 435	0.12 140

HUF	0.59 356	0.65 336	2.46 420	0.45 427	0.77 513	0.34 30	0.24 183	0.46 64	0.39 67	0.31 120	0.28 77	0.25 85	0.19 63	0.67 266	0.18 15	0.12 275	2.03 554	0.08 29	0.06 9	0.31 399	1.59 550

test_sample2	0.41 163	0.19 7	1.23 86	0.31 214	0.17 109	0.51 149	0.27 250	0.81 318	0.55 222	0.44 185	0.45 186	0.46 241	0.38 258	1.51 384	0.30 192	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.14 191

DispNO	0.67 402	0.98 458	2.58 445	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.29 291	0.83 331	0.68 354	0.53 273	0.79 437	0.83 431	0.47 351	2.46 505	0.68 389	0.12 275	0.10 224	0.19 430	0.31 464	0.16 185	0.17 269

CoDeX	0.52 306	0.43 229	2.25 381	0.29 170	0.26 293	0.61 296	0.32 335	0.99 464	0.68 354	0.48 223	0.55 287	0.52 274	0.40 280	1.60 400	0.35 240	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.12 140

1111x	0.74 441	0.21 20	1.93 297	0.31 214	0.17 109	0.63 333	0.32 335	1.03 490	0.74 411	0.52 263	0.62 342	0.57 304	0.47 351	2.38 495	4.25 544	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.12 242	0.12 79	0.14 191

EKT-Stereo	1.47 521	0.49 266	1.93 297	2.57 553	19.31 568	0.55 196	0.22 119	0.69 214	0.42 95	0.38 152	0.36 136	0.43 208	0.27 166	0.69 275	0.26 141	0.12 275	0.14 333	0.11 192	0.16 344	0.20 269	0.15 224

DisPM	0.43 188	0.33 155	1.78 214	0.57 479	0.18 143	0.59 263	0.63 474	0.53 126	0.61 277	0.60 367	0.53 265	0.38 171	0.26 148	0.75 289	0.29 174	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.14 191

DAS	0.56 337	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 468	0.68 392	0.56 298	0.48 360	2.40 499	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

SepStereo	0.52 306	0.35 175	1.55 147	0.33 264	0.34 382	0.50 140	0.42 393	0.83 331	0.74 411	0.83 468	0.68 392	0.56 298	0.48 360	1.56 390	0.46 303	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.09 107	0.18 233	0.15 224

TRStereo	0.53 312	0.76 370	2.38 404	0.42 402	0.29 325	0.69 388	0.23 150	1.81 535	0.55 222	0.36 140	0.32 111	0.47 249	0.40 280	0.46 172	0.25 133	0.12 275	0.11 271	0.11 192	0.41 499	0.13 109	0.32 438

Patchmatch Stereo++	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 454	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 409	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

KMStereo	0.48 247	0.27 90	1.85 258	0.51 454	0.17 109	0.61 296	0.40 384	0.61 177	0.57 237	0.52 263	0.48 212	0.39 177	0.25 134	1.46 374	0.77 409	0.12 275	0.08 113	0.13 306	0.12 242	0.12 79	0.14 191

PSM-adaLoss	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.60 275	0.29 291	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo_v2	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.47 183	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

ROB_FTStereo	0.38 135	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.26 225	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.49 198	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

HUI-Stereo	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.45 163	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

Pruner-Stereo	0.51 293	0.27 90	1.78 214	1.79 544	0.19 175	0.62 316	0.45 417	0.57 151	0.60 260	0.61 376	0.48 212	0.41 191	0.24 118	0.46 172	1.00 439	0.12 275	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.12 79	0.13 174

iGMRVC	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.17 109	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.44 219	0.28 181	0.55 225	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

iRAFT	0.39 150	0.27 90	1.78 214	0.44 413	0.16 81	0.61 296	0.27 250	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.54 221	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

RAFT-IKP	0.38 135	0.27 90	1.79 234	0.44 413	0.16 81	0.60 275	0.28 267	0.51 103	0.52 184	0.47 205	0.43 171	0.43 208	0.28 181	0.50 204	0.28 159	0.12 275	0.08 113	0.12 247	0.10 142	0.17 207	0.12 140

sAnonymous2	0.38 135	0.62 314	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 450	0.35 451

CroCo_RVC	0.38 135	0.62 314	2.15 360	0.31 214	0.24 260	0.34 30	0.27 250	0.53 126	0.46 133	0.24 65	0.29 83	0.23 62	0.28 181	0.28 29	0.22 86	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.13 274	0.38 450	0.35 451

test_xeample	0.72 429	0.21 20	1.36 107	0.27 115	0.17 109	0.59 263	0.28 267	1.01 480	0.70 372	0.55 304	0.67 384	0.44 219	0.39 272	1.88 454	5.17 549	0.12 275	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.13 109	0.15 224

RAFT + AFF	0.64 385	1.20 497	1.95 309	0.34 295	0.33 374	0.67 370	0.52 438	0.99 464	0.74 411	0.53 273	0.58 312	0.57 304	0.80 460	1.76 423	0.51 333	0.12 275	0.27 473	0.15 369	0.14 302	0.43 475	0.29 416

SFCPSM	0.46 226	0.24 64	2.35 399	0.27 115	0.27 306	0.70 395	0.32 335	0.96 440	0.63 307	0.49 235	0.52 254	0.43 208	0.36 237	0.52 211	0.43 292	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.16 185	0.12 140

FENet	0.44 198	0.30 133	2.42 411	0.32 243	0.17 109	0.58 246	0.22 119	0.77 279	0.59 255	0.47 205	0.42 169	0.55 286	0.38 258	0.49 198	0.47 312	0.12 275	0.09 183	0.12 247	0.11 204	0.13 109	0.16 251

RASNet	0.61 370	0.68 346	2.03 334	0.35 311	0.46 462	0.65 358	0.28 267	0.78 294	0.70 372	0.48 223	0.64 370	0.93 460	0.61 415	2.21 484	0.73 403	0.12 275	0.09 183	0.09 79	0.10 142	0.14 132	0.11 103

CFNet	0.58 348	0.96 446	1.78 214	0.33 264	0.25 278	0.63 333	0.22 119	0.88 375	0.75 424	0.46 203	0.59 315	0.58 311	0.40 280	2.29 488	0.48 318	0.12 275	0.09 183	0.15 369	0.14 302	0.30 391	0.15 224

DISCO	0.57 343	0.34 168	1.87 271	0.45 427	0.34 382	0.84 454	0.35 355	0.84 342	0.78 442	0.59 358	0.63 354	1.06 488	0.53 379	1.10 332	0.82 418	0.12 275	0.09 183	0.11 192	0.10 142	0.22 300	0.18 289

coex_refinement	0.58 348	0.94 436	1.87 271	0.38 365	0.25 278	0.64 344	0.34 347	0.83 331	0.65 328	0.60 367	0.63 354	0.81 424	0.48 360	1.85 446	0.56 355	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.10 142	0.16 185	0.16 251

G2L-Stereo	0.55 329	0.85 410	2.18 367	0.31 214	0.27 306	0.59 263	0.27 250	0.77 279	0.55 222	0.54 286	0.52 254	0.71 386	0.36 237	1.75 422	0.50 328	0.13 305	0.11 271	0.13 306	0.11 204	0.29 380	0.15 224

FACV-RUCA	0.58 348	0.40 211	1.78 214	0.43 406	1.67 547	0.48 125	0.28 267	0.69 214	0.62 295	0.40 160	0.53 265	0.33 148	0.63 423	0.40 128	0.31 204	0.13 305	0.11 271	0.62 513	0.12 242	0.70 511	0.98 531

rvit_stereo_0081	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

DCVSM-stereo	0.49 265	0.29 121	2.49 427	0.29 170	0.22 227	0.53 175	0.52 438	0.58 157	0.49 159	0.69 427	0.46 194	0.79 418	0.48 360	0.53 217	0.42 283	0.13 305	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.20 269	0.20 320

rvit_stereo_0082	0.25 41	0.21 20	0.61 15	0.28 140	0.17 109	0.31 18	0.22 119	0.42 38	0.53 203	0.24 65	0.25 59	0.25 85	0.21 83	0.34 85	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.09 55

rvit_stereo_0080	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

rvit_stereo_ft	0.31 81	0.61 308	1.18 75	0.32 243	0.21 202	0.28 8	0.27 250	0.55 141	0.48 153	0.23 58	0.27 70	0.28 119	0.26 148	0.32 65	0.25 133	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.11 204	0.13 109	0.14 191

test_sample5	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.53 273	0.59 315	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

test_sample4	0.50 276	0.42 224	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.56 211	0.26 225	0.93 414	0.65 328	0.54 286	0.54 277	0.45 228	0.36 237	1.79 430	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

test_sample3	0.50 276	0.41 217	1.88 273	0.32 243	0.19 175	0.57 229	0.25 203	0.92 406	0.64 315	0.52 263	0.49 229	0.47 249	0.35 231	1.79 430	0.37 249	0.13 305	0.10 224	0.12 247	0.11 204	0.16 185	0.16 251

SMFormer	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.15 149	0.16 251

tta	0.50 276	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.49 323	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.11 103

qqq1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

fff1	0.48 247	0.46 251	1.60 154	0.30 187	0.15 54	0.45 94	0.24 183	0.90 387	0.72 392	0.56 315	0.64 370	0.51 268	0.41 291	1.87 447	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.09 79	0.08 77	0.14 132	0.11 103

DualNet	0.51 293	0.43 229	1.83 253	0.32 243	0.18 143	0.55 196	0.26 225	0.92 406	0.65 328	0.54 286	0.62 342	0.45 228	0.36 237	1.87 447	0.36 243	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.17 207	0.16 251

mmx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

whm_eth	0.27 47	0.38 197	0.76 37	0.24 51	0.18 143	0.34 30	0.27 250	0.54 137	0.44 109	0.24 65	0.26 66	0.27 110	0.22 92	0.29 41	0.23 98	0.13 305	0.10 224	0.10 128	0.10 142	0.15 149	0.11 103

xxx	0.72 429	0.23 51	2.01 327	0.30 187	0.21 202	0.57 229	0.26 225	0.99 464	0.76 433	0.53 273	0.63 354	0.66 349	0.39 272	2.52 510	3.43 536	0.13 305	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.15 224

StereoVision	0.45 216	0.72 359	1.94 306	0.33 264	0.32 361	0.47 117	0.26 225	0.68 211	0.57 237	0.32 129	0.89 457	0.45 228	0.27 166	0.49 198	0.36 243	0.13 305	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.13 174

CFNet_ucs	0.48 247	0.50 272	2.32 391	0.26 99	0.22 227	0.57 229	0.22 119	0.85 348	0.65 328	0.53 273	0.64 370	0.68 365	0.44 326	0.54 221	0.31 204	0.13 305	0.12 297	0.16 387	0.11 204	0.19 254	0.17 269

iinet-f	0.57 343	0.93 434	2.27 384	0.31 214	0.25 278	0.83 452	0.33 343	0.81 318	0.65 328	0.54 286	0.63 354	0.73 392	0.67 433	0.73 285	0.67 386	0.13 305	0.13 316	0.11 192	0.10 142	0.43 475	0.16 251

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 343	0.87 416	2.11 349	0.32 243	0.30 336	0.84 454	0.40 384	0.88 375	0.72 392	0.65 412	0.73 422	0.66 349	0.57 396	0.93 314	0.71 396	0.13 305	0.07 40	0.10 128	0.08 77	0.15 149	0.14 191

BUS	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.91 472	0.23 150	1.00 472	0.61 277	0.63 395	0.53 265	0.66 349	0.30 203	0.43 142	0.32 215	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

BSDual-CNN	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.30 187	0.21 202	0.76 423	0.31 312	1.00 472	0.61 277	0.63 395	0.53 265	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.14 342	0.12 242	0.12 79	0.11 103

psmg	0.41 163	0.27 90	1.13 70	0.27 115	0.21 202	0.75 419	0.36 362	0.90 387	0.61 277	0.59 358	0.59 315	0.63 329	0.37 251	0.43 142	0.38 256	0.13 305	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.13 109	0.11 103

GwcNet-ADL	0.50 276	0.74 367	2.90 489	0.31 214	0.20 189	0.58 246	0.29 291	0.87 367	0.64 315	0.47 205	0.47 200	0.56 298	0.33 221	0.46 172	0.46 303	0.13 305	0.12 297	0.09 79	0.09 107	0.14 132	0.21 329

ADLNet2	0.68 409	0.84 406	3.19 514	0.33 264	0.36 402	0.64 344	0.37 370	0.89 381	0.79 447	0.54 286	0.65 379	0.93 460	0.48 360	2.07 473	0.56 355	0.13 305	0.11 271	0.11 192	0.11 204	0.33 414	0.18 289

PFNet+	0.45 216	0.37 187	1.86 266	0.46 432	0.18 143	0.58 246	0.77 496	0.52 117	0.64 315	0.56 315	0.48 212	0.39 177	0.26 148	0.93 314	0.32 215	0.13 305	0.09 183	0.14 342	0.13 274	0.12 79	0.15 224

222	0.78 454	0.23 51	1.23 86	0.28 140	0.18 143	0.62 316	0.24 183	1.02 483	0.70 372	0.58 344	0.66 381	0.46 241	0.42 308	1.80 434	6.53 555	0.13 305	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.17 269

xxxx	0.70 417	0.21 20	1.33 102	0.28 140	0.18 143	0.63 333	0.24 183	1.02 483	0.69 363	0.50 242	0.62 342	0.58 311	0.38 258	1.47 381	5.21 550	0.13 305	0.12 297	0.11 192	0.10 142	0.12 79	0.15 224

UPFNet	0.46 226	0.28 111	1.73 184	0.33 264	0.32 361	0.65 358	0.38 376	0.83 331	0.59 255	0.57 326	0.52 254	0.61 322	0.40 280	0.75 289	0.52 336	0.13 305	0.12 297	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.11 103

EDNetEfficientorigin	8.18 560	0.98 458	145.96 580	0.51 454	0.89 518	0.72 403	0.48 431	0.85 348	1.56 527	2.12 532	1.49 505	1.29 506	1.31 506	1.83 439	2.13 507	0.13 305	0.12 297	0.17 404	0.18 374	0.39 459	0.45 489

HGLStereo	0.54 317	0.69 350	2.00 326	0.35 311	0.40 431	0.66 364	0.30 299	0.83 331	0.62 295	0.57 326	0.69 401	0.69 372	0.54 382	1.07 329	0.55 347	0.13 305	0.13 316	0.13 306	0.11 204	0.19 254	0.17 269

cf-r	0.53 312	0.81 396	2.15 360	0.33 264	0.28 318	0.60 275	0.28 267	0.78 294	0.64 315	0.51 255	0.60 330	0.75 404	0.40 280	1.32 357	0.43 292	0.13 305	0.09 183	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.14 191

GwcNet-RSSM	0.57 343	0.94 436	2.13 354	0.32 243	0.25 278	0.60 275	0.30 299	0.80 314	0.66 343	0.52 263	0.64 370	0.71 386	0.40 280	1.79 430	0.50 328	0.13 305	0.09 183	0.12 247	0.12 242	0.21 283	0.15 224

ADCRef	0.80 458	0.96 446	2.29 388	0.37 350	0.35 394	0.96 477	0.51 435	0.87 367	0.75 424	0.88 474	0.83 443	0.61 322	1.36 511	1.02 324	3.27 531	0.13 305	0.11 271	0.17 404	0.19 394	0.25 340	0.21 329

ADCP+	0.94 479	1.12 482	3.14 508	0.34 295	0.39 422	1.06 488	0.79 497	0.89 381	0.80 450	0.66 414	0.67 384	0.85 439	1.55 521	0.93 314	4.55 546	0.13 305	0.11 271	0.16 387	0.15 325	0.26 360	0.25 387

HSM-Net_RVC	0.67 402	0.34 168	2.23 379	0.26 99	0.19 175	0.67 370	0.29 291	1.26 516	0.69 363	0.72 438	0.70 411	0.78 413	0.42 308	3.77 545	0.41 281	0.13 305	0.09 183	0.10 128	0.09 107	0.12 79	0.11 103
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 317	0.55 294	1.49 137	0.36 329	0.25 278	0.65 358	0.36 362	0.80 314	0.70 372	0.72 438	0.69 401	0.83 431	0.46 343	1.53 387	0.60 368	0.13 305	0.12 297	0.14 342	0.14 302	0.14 132	0.13 174

pmcnn	1.32 510	1.05 474	2.77 474	0.74 503	1.43 539	0.72 403	0.56 454	0.96 440	0.91 477	0.99 487	2.92 541	6.01 554	0.70 440	2.38 495	3.32 533	0.13 305	0.10 224	0.08 29	0.06 9	0.34 421	0.22 342

rvit_stereo_0083	0.25 41	0.19 7	0.58 12	0.28 140	0.18 143	0.28 8	0.22 119	0.38 17	0.54 215	0.23 58	0.30 95	0.27 110	0.26 148	0.37 109	0.24 120	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.12 79	0.10 79

rvit_stereo_0081_aga	0.27 47	0.29 121	1.08 65	0.26 99	0.20 189	0.33 26	0.21 98	0.41 32	0.42 95	0.26 97	0.28 77	0.27 110	0.21 83	0.31 56	0.21 68	0.14 346	0.10 224	0.11 192	0.10 142	0.14 132	0.10 79

ACV-stereo	0.66 397	0.76 370	2.86 481	0.32 243	0.25 278	1.01 484	0.60 464	0.59 165	0.52 184	0.41 169	0.45 186	1.55 518	0.94 482	1.40 366	0.69 391	0.14 346	0.13 316	0.12 247	0.11 204	0.20 269	0.19 305

test_sample6	0.52 306	0.44 240	1.81 241	0.33 264	0.18 143	0.55 196	0.27 250	0.94 422	0.66 343	0.54 286	0.62 342	0.47 249	0.36 237	1.97 463	0.38 256	0.14 346	0.10 224	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.16 251

AASNet	0.56 337	1.03 472	2.34 396	0.37 350	0.33 374	0.65 358	0.29 291	0.96 440	0.73 407	0.54 286	0.60 330	0.55 286	0.38 258	0.59 238	0.58 364	0.14 346	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.43 475	0.24 378

AACVNet	0.54 317	0.78 387	1.73 184	0.36 329	0.21 202	0.57 229	0.25 203	0.71 224	0.51 177	0.55 304	0.59 315	0.64 338	0.41 291	2.13 479	0.41 281	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.11 204	0.33 414	0.15 224

GANet-ADL	0.44 198	0.41 217	2.31 390	0.33 264	0.20 189	0.57 229	0.25 203	0.75 255	0.54 215	0.42 174	0.59 315	0.56 298	0.30 203	0.40 128	0.38 256	0.14 346	0.11 271	0.09 79	0.08 77	0.22 300	0.17 269

RAFT-RH_RVC	0.61 370	0.50 272	2.33 394	0.36 329	0.29 325	0.60 275	0.18 51	0.44 54	0.58 248	0.76 450	1.91 516	0.47 249	0.29 195	1.60 400	1.23 465	0.14 346	0.07 40	0.13 306	0.13 274	0.10 50	0.09 55

sCroCo_RVC	0.33 94	0.32 150	1.89 280	0.34 295	0.27 306	0.30 14	0.22 119	0.48 83	0.44 109	0.22 42	0.33 119	0.25 85	0.25 134	0.32 65	0.24 120	0.14 346	0.16 375	0.12 247	0.12 242	0.15 149	0.13 174

ADLNet	0.60 362	0.71 355	1.95 309	0.35 311	0.34 382	0.67 370	0.34 347	0.90 387	0.74 411	0.68 425	0.62 342	0.80 421	0.45 330	1.78 426	0.64 380	0.14 346	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.29 380	0.21 329

GMStereo	0.38 135	0.99 462	1.91 291	0.27 115	0.16 81	0.39 55	0.23 150	0.47 76	0.62 295	0.38 152	0.34 125	0.25 85	0.25 134	0.39 123	0.29 174	0.14 346	0.08 113	0.10 128	0.12 242	0.15 149	0.11 103
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 329	0.46 251	1.92 294	0.36 329	0.34 382	0.63 333	0.31 312	0.82 325	0.61 277	0.55 304	0.51 241	0.89 451	0.48 360	1.83 439	0.55 347	0.14 346	0.11 271	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.12 140

GANet-RSSM	0.55 329	0.73 364	1.90 285	0.36 329	0.26 293	0.59 263	0.27 250	0.78 294	0.52 184	0.47 205	0.57 306	0.63 329	0.45 330	1.92 461	0.43 292	0.14 346	0.10 224	0.25 468	0.11 204	0.34 421	0.14 191

CFNet-ft	0.51 293	0.76 370	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 398	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 475	0.13 274	0.18 233	0.14 191

DMCA	0.41 163	0.52 275	1.26 91	0.31 214	0.24 260	0.59 263	0.26 225	0.77 279	0.63 307	0.58 344	0.48 212	0.57 304	0.35 231	0.40 128	0.50 328	0.14 346	0.10 224	0.14 342	0.10 142	0.15 149	0.15 224

RYNet	0.70 417	0.56 296	2.25 381	0.35 311	0.41 438	0.86 460	0.43 400	0.94 422	0.82 456	0.62 387	0.53 265	0.91 455	0.60 406	2.70 522	1.00 439	0.14 346	0.11 271	0.16 387	0.14 302	0.25 340	0.27 404

CFNet_RVC	0.51 293	0.76 370	1.79 234	0.28 140	0.30 336	0.63 333	0.28 267	0.66 198	0.55 222	0.45 195	0.57 306	0.74 398	0.41 291	1.46 374	0.42 283	0.14 346	0.10 224	0.28 475	0.13 274	0.18 233	0.14 191

S2M2	0.24 38	0.29 121	0.90 51	0.23 35	0.17 109	0.24 4	0.09 1	0.36 11	0.45 124	0.17 10	0.25 59	0.23 62	0.17 29	0.24 6	0.28 159	0.15 363	0.12 297	0.11 192	0.12 242	0.15 149	0.11 103

DDVS	0.62 375	0.40 211	1.40 116	2.21 550	0.35 394	0.87 464	1.00 514	0.69 214	0.50 169	0.53 273	0.56 298	0.90 453	0.37 251	1.22 348	0.47 312	0.15 363	0.14 333	0.14 342	0.12 242	0.19 254	0.22 342

ITSA-stereo	0.48 247	0.33 155	1.20 81	0.33 264	0.18 143	0.60 275	0.29 291	0.94 422	0.80 450	0.50 242	0.49 229	0.53 276	0.59 403	1.25 354	0.64 380	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.23 366

CAS++	0.31 81	0.33 155	1.43 122	0.25 69	0.17 109	0.31 18	0.20 79	0.78 294	0.41 86	0.30 116	0.30 95	0.21 52	0.16 22	0.33 75	0.18 15	0.15 363	0.12 297	0.13 306	0.10 142	0.15 149	0.11 103
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 163	0.36 184	1.54 145	0.41 391	0.19 175	0.52 168	0.19 60	0.59 165	0.52 184	0.57 326	0.59 315	0.63 329	0.29 195	0.58 232	0.33 225	0.15 363	0.09 183	0.16 387	0.09 107	0.24 328	0.12 140

fast-acv-ft	0.63 381	0.88 420	3.10 504	0.38 365	0.30 336	0.79 440	0.48 431	0.69 214	0.72 392	0.58 344	0.78 434	0.76 408	0.60 406	0.67 266	0.73 403	0.15 363	0.15 358	0.18 424	0.17 361	0.37 443	0.16 251

Wz-Net-LNSev	0.59 356	0.96 446	2.47 424	0.34 295	0.37 413	0.79 440	0.44 411	0.86 358	0.77 437	0.61 376	0.67 384	0.79 418	0.56 391	0.64 252	0.62 373	0.15 363	0.14 333	0.12 247	0.12 242	0.18 233	0.19 305

CRFU-Net	0.56 337	0.38 197	1.86 266	0.46 432	0.26 293	0.82 450	0.36 362	0.90 387	0.49 159	0.62 387	0.59 315	0.78 413	1.35 510	1.00 322	0.48 318	0.15 363	0.14 333	0.17 404	0.10 142	0.19 254	0.14 191

NINENet	0.50 276	0.33 155	1.69 170	0.55 474	0.25 278	0.91 472	0.23 150	0.98 452	0.71 382	0.53 273	0.55 287	0.66 349	0.30 203	1.22 348	0.32 215	0.15 363	0.13 316	0.16 387	0.11 204	0.16 185	0.13 174

PSMNet-ADL	0.51 293	0.38 197	1.65 161	0.35 311	0.21 202	0.67 370	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.42 174	0.52 254	0.70 382	0.45 330	1.91 457	0.57 359	0.15 363	0.13 316	0.11 192	0.13 274	0.15 149	0.20 320

HHNet	0.60 362	0.65 336	2.60 450	0.36 329	0.25 278	0.64 344	0.61 468	0.64 190	0.62 295	0.55 304	1.13 489	0.32 142	0.60 406	0.42 139	1.79 493	0.15 363	0.07 40	0.12 247	0.10 142	0.18 233	0.15 224

GEStereo_RVC	0.54 317	0.87 416	1.95 309	0.47 437	0.25 278	0.62 316	0.37 370	1.00 472	0.74 411	0.53 273	0.54 277	0.59 314	0.44 326	1.10 332	0.46 303	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.26 360	0.19 305

GES	0.44 198	0.28 111	1.88 273	0.30 187	0.18 143	0.61 296	0.30 299	0.88 375	0.46 133	0.47 205	0.52 254	0.39 177	0.42 308	0.58 232	0.67 386	0.15 363	0.11 271	0.12 247	0.10 142	0.15 149	0.17 269

HCRNet	0.46 226	0.49 266	1.65 161	0.38 365	0.29 325	0.58 246	0.22 119	0.75 255	0.62 295	0.47 205	0.49 229	0.48 260	0.36 237	1.12 338	0.37 249	0.15 363	0.10 224	0.15 369	0.13 274	0.17 207	0.17 269

EDNetEfficient	1.27 508	0.70 353	4.05 538	0.64 493	0.98 523	0.94 475	1.40 537	0.85 348	1.75 532	2.34 541	1.33 500	1.05 486	2.21 535	1.58 397	4.15 542	0.15 363	0.19 415	0.14 342	0.27 443	0.38 450	0.32 438

PSMNet-RSSM	0.53 312	0.82 400	1.78 214	0.31 214	0.25 278	0.58 246	0.28 267	0.84 342	0.60 260	0.50 242	0.61 337	0.67 358	0.43 318	1.68 410	0.42 283	0.15 363	0.10 224	0.14 342	0.16 344	0.15 149	0.13 174

SuperB	1.15 498	1.14 486	5.43 549	0.36 329	0.26 293	0.81 447	0.89 505	0.88 375	1.17 507	0.67 418	0.68 392	0.63 329	1.39 514	1.74 420	3.37 534	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	2.80 553	0.25 387

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 329	0.92 428	2.36 402	0.38 365	0.37 413	0.60 275	0.28 267	0.82 325	0.62 295	0.62 387	0.55 287	0.72 389	0.45 330	1.00 322	0.43 292	0.15 363	0.11 271	0.14 342	0.14 302	0.15 149	0.16 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 247	0.82 400	1.85 258	0.30 187	0.27 306	0.64 344	0.26 225	0.74 244	0.55 222	0.48 223	0.53 265	0.63 329	0.41 291	0.88 313	0.38 256	0.15 363	0.10 224	0.17 404	0.17 361	0.18 233	0.15 224

DRN-Test	0.64 385	0.43 229	2.44 417	0.39 375	0.44 448	0.80 446	0.41 390	1.02 483	0.78 442	0.80 458	0.63 354	0.69 372	0.56 391	1.79 430	0.69 391	0.15 363	0.12 297	0.17 404	0.16 344	0.18 233	0.17 269

StereoDRNet	0.64 385	0.88 420	2.35 399	0.41 391	0.45 456	0.73 409	0.47 428	0.94 422	0.74 411	0.75 447	0.54 277	0.74 398	0.47 351	1.70 413	0.72 400	0.15 363	0.14 333	0.15 369	0.14 302	0.20 269	0.19 305

ttt	0.66 397	0.22 35	1.68 168	0.34 295	0.24 260	0.60 275	0.26 225	1.00 472	0.77 437	0.55 304	0.67 384	0.54 282	0.36 237	2.14 480	3.03 525	0.16 384	0.13 316	0.13 306	0.12 242	0.15 149	0.17 269

ssnet_v2	0.55 329	0.60 304	1.86 266	0.32 243	0.22 227	0.72 403	0.44 411	0.94 422	0.74 411	0.63 395	0.54 277	0.81 424	0.47 351	0.77 296	0.70 393	0.16 384	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.30 391	0.30 425

Wz-Net-SNSev	0.76 446	1.32 512	3.11 506	0.40 384	0.31 353	0.71 397	0.60 464	0.98 452	0.87 467	0.67 418	0.83 443	0.96 467	0.60 406	1.67 409	0.97 432	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.17 361	0.36 435	0.24 378

Wz-Net-MNSev	0.65 393	0.97 454	2.19 369	0.36 329	0.33 374	0.90 470	0.60 464	0.92 406	0.81 455	0.75 447	0.72 420	0.73 392	0.65 426	1.39 363	0.71 396	0.16 384	0.13 316	0.14 342	0.14 302	0.24 328	0.18 289

CSP-Net	0.50 276	0.39 206	1.25 89	0.29 170	0.23 247	0.77 431	0.35 355	0.86 358	0.57 237	0.59 358	0.59 315	0.65 342	0.40 280	1.77 425	0.44 298	0.16 384	0.11 271	0.10 128	0.10 142	0.20 269	0.14 191

ICVP	0.46 226	0.29 121	2.41 409	0.33 264	0.22 227	0.59 263	0.55 449	0.75 255	0.50 169	0.44 185	0.60 330	0.49 262	0.35 231	0.53 217	0.37 249	0.16 384	0.16 375	0.14 342	0.11 204	0.15 149	0.15 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 343	0.61 308	1.83 253	0.35 311	0.30 336	0.64 344	0.37 370	0.90 387	0.68 354	0.59 358	0.55 287	0.68 365	0.54 382	1.91 457	0.46 303	0.16 384	0.15 358	0.16 387	0.15 325	0.23 313	0.13 174

GwcNet	0.69 413	0.71 355	3.12 507	0.36 329	0.45 456	0.81 447	0.44 411	0.86 358	0.84 461	0.60 367	0.74 425	0.82 429	0.49 367	1.65 406	0.66 383	0.16 384	0.15 358	0.15 369	0.15 325	0.31 399	0.24 378

DSFCA	0.54 317	0.35 175	1.41 117	0.28 140	0.28 318	0.79 440	0.88 504	0.76 268	0.70 372	0.72 438	0.66 381	0.67 358	0.57 396	1.17 344	0.63 375	0.16 384	0.14 333	0.13 306	0.14 302	0.16 185	0.13 174

DMCA-RVC	0.62 375	0.96 446	2.63 451	0.36 329	0.90 519	0.56 211	0.31 312	0.69 214	0.57 237	0.68 425	0.52 254	0.59 314	0.56 391	1.23 350	0.53 340	0.16 384	0.38 496	0.20 438	0.15 325	0.20 269	0.15 224

STTStereo	0.51 293	0.69 350	2.14 359	0.36 329	0.30 336	0.61 296	0.32 335	0.77 279	0.60 260	0.60 367	0.54 277	0.67 358	0.43 318	0.86 309	0.42 283	0.16 384	0.15 358	0.17 404	0.20 404	0.16 185	0.15 224

NaN_ROB	1.14 496	0.94 436	2.96 492	0.53 464	0.56 483	1.13 499	0.99 511	0.98 452	1.00 489	1.09 495	0.87 453	0.77 410	1.06 494	5.90 554	2.72 520	0.16 384	0.23 449	0.16 387	0.24 424	0.22 300	0.36 459

MDST_ROB	1.17 501	0.42 224	3.87 532	0.54 467	0.44 448	4.11 552	0.58 460	1.31 518	0.84 461	2.12 532	1.12 488	0.98 471	0.71 442	4.24 549	0.99 438	0.16 384	0.14 333	0.19 430	0.17 361	0.18 233	0.35 451

ETE_ROB	0.60 362	0.71 355	1.55 147	0.37 350	0.25 278	0.69 388	0.51 435	1.47 524	0.70 372	0.80 458	0.69 401	0.85 439	0.49 367	1.36 361	0.58 364	0.16 384	0.13 316	0.19 430	0.16 344	0.21 283	0.23 366

test_sample7	0.47 241	0.33 155	1.49 137	0.34 295	0.20 189	0.51 149	0.30 299	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.17 398	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.19 254	0.18 289

CASS	0.39 150	0.30 133	1.61 158	0.32 243	0.17 109	0.53 175	0.24 183	0.70 221	0.49 159	0.59 358	0.54 277	0.40 185	0.40 280	0.41 131	0.30 192	0.17 398	0.10 224	0.14 342	0.11 204	0.18 233	0.17 269
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 182	0.96 446	1.77 209	0.31 214	0.17 109	0.57 229	0.26 225	0.49 89	0.68 354	0.41 169	0.40 161	0.34 154	0.27 166	0.45 163	0.40 275	0.17 398	0.10 224	0.13 306	0.12 242	0.21 283	0.12 140

pcwnet_v2	0.64 385	0.49 266	4.41 542	0.32 243	0.27 306	0.60 275	0.25 203	0.97 448	0.88 470	0.59 358	0.70 411	0.63 329	0.55 387	0.66 265	0.37 249	0.17 398	0.15 358	0.15 369	0.14 302	0.21 283	0.23 366

APVNet	0.70 417	0.67 344	2.71 462	0.38 365	0.36 402	0.85 458	0.43 400	0.91 397	0.68 354	0.55 304	0.69 401	0.75 404	0.55 387	2.31 489	0.78 411	0.17 398	0.17 393	0.24 463	0.19 394	0.33 414	0.23 366

FADNet-RVC	0.61 370	1.26 505	2.12 352	0.33 264	0.26 293	0.59 263	0.29 291	0.86 358	0.62 295	0.45 195	0.50 237	0.62 326	0.46 343	1.73 418	0.55 347	0.17 398	0.20 426	0.17 404	0.18 374	0.59 502	0.28 410

ADCL	0.99 484	0.79 389	2.43 415	0.39 375	0.32 361	1.50 513	1.90 544	0.92 406	0.97 485	1.26 513	1.27 494	1.00 476	1.42 516	1.14 341	3.31 532	0.17 398	0.14 333	0.22 449	0.21 410	0.30 391	0.22 342

PA-Net	0.84 467	1.00 464	3.49 526	0.63 492	0.40 431	0.70 395	0.52 438	0.86 358	0.84 461	0.52 263	0.59 315	0.70 382	0.54 382	2.35 491	2.23 510	0.17 398	0.27 473	0.19 430	0.28 446	0.22 300	0.36 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 443	0.84 406	2.01 327	0.40 384	0.25 278	0.74 413	0.66 476	0.87 367	0.73 407	0.71 435	1.07 485	0.84 436	0.59 403	2.71 524	1.15 458	0.17 398	0.16 375	0.44 504	0.16 344	0.31 399	0.20 320

AdaStereo	0.44 198	0.38 197	1.79 234	0.34 295	0.20 189	0.57 229	0.28 267	0.92 406	0.69 363	0.52 263	0.55 287	0.61 322	0.33 221	0.48 188	0.39 267	0.17 398	0.08 113	0.17 404	0.11 204	0.18 233	0.12 140
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PSMNet_ROB	0.66 397	1.01 468	2.33 394	0.38 365	0.31 353	0.72 403	0.55 449	0.86 358	0.69 363	0.54 286	0.60 330	0.75 404	0.47 351	2.00 468	0.82 418	0.17 398	0.13 316	0.19 430	0.19 394	0.24 328	0.27 404

TCMNet	0.66 397	0.85 410	2.55 444	0.50 449	0.52 475	0.72 403	0.39 381	0.87 367	0.72 392	0.58 344	0.68 392	0.63 329	0.46 343	1.70 413	0.63 375	0.18 409	0.18 403	0.23 456	0.18 374	0.38 450	0.27 404

rvit_0105_6	0.31 81	0.29 121	1.00 60	0.31 214	0.18 143	0.35 35	0.25 203	0.51 103	0.61 277	0.25 83	0.28 77	0.32 142	0.25 134	0.39 123	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.14 132	0.13 174

rvit_0105_5	0.36 120	0.39 206	1.48 134	0.30 187	0.18 143	0.41 67	0.30 299	0.64 190	0.62 295	0.30 116	0.33 119	0.37 164	0.29 195	0.41 131	0.28 159	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.15 325	0.15 149	0.14 191

rvit_0105_4	0.35 113	0.35 175	1.45 126	0.31 214	0.18 143	0.37 44	0.28 267	0.59 165	0.62 295	0.27 104	0.31 106	0.35 158	0.27 166	0.43 142	0.25 133	0.18 409	0.16 375	0.15 369	0.13 274	0.15 149	0.12 140

rvit_0105_3	0.39 150	0.47 260	1.46 127	0.33 264	0.19 175	0.45 94	0.35 355	0.69 214	0.65 328	0.37 144	0.37 139	0.40 185	0.31 211	0.44 151	0.30 192	0.18 409	0.17 393	0.17 404	0.18 374	0.15 149	0.15 224

SACVNet	0.60 362	0.74 367	1.90 285	0.37 350	0.28 318	0.64 344	0.37 370	0.86 358	0.61 277	0.65 412	0.62 342	0.69 372	0.44 326	2.08 474	0.42 283	0.18 409	0.14 333	0.16 387	0.15 325	0.38 450	0.24 378

Anonymous3	0.42 182	0.35 175	2.09 344	0.33 264	0.24 260	0.72 403	0.31 312	0.74 244	0.55 222	0.35 135	0.40 161	0.33 148	0.29 195	0.44 151	0.28 159	0.18 409	0.18 403	0.13 306	0.13 274	0.17 207	0.17 269

aanetorigin	0.77 450	0.80 391	2.59 447	0.43 406	0.44 448	0.58 246	1.01 516	0.57 151	0.68 354	1.53 525	1.23 492	0.81 424	1.08 495	1.07 329	1.07 449	0.18 409	0.15 358	0.17 404	0.21 410	0.54 499	0.30 425

FAT-Stereo	0.70 417	0.54 285	2.88 483	0.36 329	0.29 325	0.62 316	0.54 446	0.97 448	0.87 467	0.76 450	0.92 460	0.94 464	0.80 460	1.84 444	0.57 359	0.18 409	0.19 415	0.17 404	0.16 344	0.22 300	0.25 387

S-Stereo	0.80 458	0.69 350	3.89 533	0.39 375	0.37 413	0.69 388	0.70 487	0.94 422	0.98 488	0.62 387	0.91 458	0.83 431	0.60 406	2.37 492	0.66 383	0.18 409	0.21 435	0.17 404	0.18 374	0.30 391	0.35 451

RTSC	0.72 429	1.00 464	2.22 375	0.40 384	0.29 325	0.82 450	0.31 312	0.96 440	1.10 502	0.92 480	0.81 438	0.78 413	0.58 400	1.23 350	1.55 483	0.18 409	0.17 393	0.14 342	0.17 361	0.43 475	0.30 425

DANet	0.80 458	0.65 336	2.21 371	1.19 532	0.48 466	0.74 413	1.25 529	0.89 381	1.53 525	0.89 476	0.71 415	0.96 467	0.56 391	1.83 439	0.96 431	0.18 409	0.16 375	0.19 430	0.16 344	0.26 360	0.29 416
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 502	1.21 498	3.33 523	0.38 365	0.27 306	1.73 525	0.85 502	1.10 502	2.49 543	1.16 500	1.83 514	1.72 520	1.50 520	2.37 492	2.84 523	0.18 409	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.32 406	0.32 438

PWC_ROB	0.70 417	0.94 436	1.88 273	0.39 375	0.39 422	0.62 316	0.30 299	0.98 452	0.94 481	0.91 479	1.29 496	0.77 410	0.62 420	1.62 404	1.03 447	0.18 409	0.11 271	0.18 424	0.13 274	0.51 494	0.22 342

CBMV	0.71 426	0.76 370	2.64 453	0.33 264	0.20 189	0.78 436	0.79 497	0.98 452	0.78 442	0.85 473	0.71 415	0.86 443	1.10 497	1.46 374	0.62 373	0.18 409	0.20 426	0.21 446	0.19 394	0.25 340	0.33 445
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.62 375	0.72 359	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 464	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 445	0.81 438	0.83 431	0.46 343	0.86 309	0.93 426	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 467	0.21 329

YMNet_1	0.62 375	0.72 359	1.93 297	0.41 391	0.41 438	0.87 464	0.43 400	0.87 367	0.71 382	0.74 445	0.81 438	0.83 431	0.46 343	0.86 309	0.93 426	0.19 424	0.22 441	0.20 438	0.17 361	0.41 467	0.21 329

WZ-Net	0.92 477	1.31 509	3.76 530	0.41 391	0.36 402	0.86 460	0.71 488	1.00 472	1.06 498	0.82 467	0.92 460	1.06 488	1.05 492	2.16 481	1.61 485	0.19 424	0.13 316	0.15 369	0.16 344	0.32 406	0.28 410

FTStereo	0.76 446	0.18 5	2.35 399	0.71 500	0.21 202	0.73 409	1.79 543	0.57 151	0.53 203	1.07 493	1.63 510	1.29 506	2.13 533	0.75 289	0.29 174	0.19 424	0.08 113	0.12 247	0.11 204	0.11 68	0.40 479

LMCR-Stereo	0.52 306	0.71 355	2.39 406	0.40 384	0.21 202	0.74 413	0.31 312	1.02 483	0.64 315	0.61 376	0.63 354	0.39 177	0.51 372	0.62 247	0.42 283	0.19 424	0.09 183	0.12 247	0.09 107	0.23 313	0.12 140

psmorigin	1.36 514	0.60 304	13.80 564	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.33 343	0.77 279	0.61 277	0.96 486	0.88 455	1.17 502	0.73 448	4.00 546	0.86 422	0.19 424	0.22 441	0.17 404	0.18 374	0.24 328	0.29 416

stereogan	0.69 413	0.51 274	2.44 417	0.39 375	0.39 422	1.01 484	0.41 390	0.94 422	0.92 480	0.73 442	0.85 450	1.15 499	0.69 438	1.57 393	0.53 340	0.19 424	0.18 403	0.20 438	0.16 344	0.36 435	0.24 378

CVANet_RVC	0.65 393	0.80 391	2.13 354	0.36 329	0.26 293	0.62 316	0.42 393	0.84 342	0.72 392	0.69 427	0.68 392	0.68 365	0.52 377	2.64 517	0.42 283	0.19 424	0.12 297	0.22 449	0.17 361	0.37 443	0.15 224

NVstereo2D	0.58 348	0.40 211	2.03 334	0.35 311	0.35 394	0.69 388	0.39 381	0.91 397	0.80 450	0.47 205	0.53 265	0.67 358	0.46 343	1.99 467	0.48 318	0.19 424	0.11 271	0.17 404	0.13 274	0.25 340	0.25 387

DeepPruner_ROB	0.50 276	0.70 353	1.94 306	0.29 170	0.26 293	0.63 333	0.31 312	0.80 314	0.48 153	0.61 376	0.55 287	0.66 349	0.38 258	0.98 319	0.40 275	0.19 424	0.14 333	0.14 342	0.14 302	0.23 313	0.17 269

rvit_105_1	0.44 198	0.54 285	1.46 127	0.36 329	0.24 260	0.51 149	0.45 417	0.75 255	0.74 411	0.45 195	0.44 182	0.44 219	0.36 237	0.62 247	0.38 256	0.20 434	0.18 403	0.18 424	0.22 418	0.18 233	0.18 289

rvit_stereo_0075_2	0.40 156	0.40 211	1.88 273	0.33 264	0.32 361	0.41 67	0.22 119	0.58 157	0.53 203	0.38 152	0.51 241	0.40 185	0.27 166	0.44 151	0.29 174	0.20 434	0.15 358	0.22 449	0.15 325	0.18 233	0.23 366

Wz-Net-TNSev	0.91 475	1.73 535	3.08 502	0.36 329	0.31 353	1.00 483	0.71 488	1.06 496	0.97 485	0.71 435	0.72 420	1.09 492	0.87 472	2.42 501	1.59 484	0.20 434	0.20 426	0.16 387	0.20 404	0.44 483	0.35 451

Syn2CoEx	0.70 417	1.07 478	2.74 470	0.43 406	0.30 336	0.64 344	0.42 393	0.99 464	0.78 442	0.62 387	0.78 434	0.74 398	0.72 445	1.92 461	0.61 371	0.20 434	0.17 393	0.19 430	0.15 325	0.29 380	0.22 342

TDLM	0.67 402	0.92 428	1.76 200	0.37 350	0.24 260	0.66 364	0.56 454	0.82 325	0.74 411	1.16 500	0.62 342	0.61 322	0.48 360	2.70 522	0.50 328	0.20 434	0.11 271	0.35 491	0.14 302	0.32 406	0.16 251

NCCL2	0.65 393	0.94 436	1.96 318	0.43 406	0.30 336	0.71 397	0.68 482	0.84 342	0.65 328	0.70 431	0.60 330	0.86 443	0.54 382	1.56 390	0.57 359	0.20 434	0.16 375	0.67 516	0.25 431	0.22 300	0.24 378

GASNet	0.73 438	1.47 520	3.04 499	0.47 437	0.33 374	0.57 229	0.34 347	0.91 397	0.75 424	0.58 344	0.58 312	0.74 398	0.55 387	2.03 469	0.65 382	0.21 440	0.15 358	0.19 430	0.17 361	0.51 494	0.28 410

edge stereo	0.81 463	0.73 364	3.30 520	0.37 350	1.21 536	0.62 316	0.39 381	0.93 414	0.79 447	0.80 458	0.88 455	1.14 498	0.71 442	2.18 482	0.71 396	0.21 440	0.20 426	0.26 471	0.18 374	0.38 450	0.26 397

SHD	0.72 429	0.77 379	2.36 402	0.45 427	0.40 431	0.71 397	0.32 335	1.02 483	1.25 512	1.07 493	0.84 446	0.90 453	0.73 448	1.09 331	0.98 433	0.21 440	0.18 403	0.20 438	0.21 410	0.32 406	0.31 433

RTS	1.21 503	1.31 509	6.39 552	0.52 458	0.51 473	1.61 517	0.79 497	1.03 490	1.37 518	1.13 497	1.30 497	1.10 494	0.85 468	2.65 518	2.08 503	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 475	0.32 438

RTSA	1.21 503	1.31 509	6.39 552	0.52 458	0.51 473	1.61 517	0.79 497	1.03 490	1.37 518	1.13 497	1.30 497	1.10 494	0.85 468	2.65 518	2.08 503	0.21 440	0.24 452	0.18 424	0.18 374	0.43 475	0.32 438

ADCMid	0.96 483	1.32 512	2.74 470	0.38 365	0.35 394	0.99 480	0.58 460	0.94 422	0.86 464	1.23 509	1.01 476	1.01 477	1.00 487	1.05 328	3.97 539	0.21 440	0.19 415	0.42 502	0.32 470	0.40 464	0.29 416

ADCS	1.05 492	1.36 517	2.98 496	0.42 402	0.36 402	0.96 477	0.81 501	1.06 496	1.12 504	1.25 510	0.97 470	1.08 490	0.90 477	1.25 354	4.86 548	0.21 440	0.21 435	0.22 449	0.23 422	0.36 435	0.38 469

AnyNet_C32	1.00 487	1.33 514	2.53 434	0.49 447	0.54 478	1.15 501	1.14 524	0.91 397	0.89 474	1.11 496	0.95 467	0.87 445	0.93 479	1.50 383	4.07 541	0.21 440	0.20 426	0.25 468	0.24 424	0.38 450	0.33 445

ADCPNet	0.99 484	0.99 462	3.93 536	0.37 350	0.68 504	1.36 507	0.62 472	0.87 367	0.76 433	0.78 456	0.81 438	1.08 490	1.18 500	1.14 341	2.49 517	0.21 440	0.69 531	0.21 446	0.95 541	0.29 380	0.37 466

LSM	3.31 549	1.11 481	5.29 548	9.40 563	30.65 574	0.84 454	1.12 523	0.91 397	1.22 510	1.36 516	2.19 523	0.93 460	0.83 464	1.66 407	0.90 424	0.21 440	0.31 482	0.24 463	0.28 446	0.39 459	6.33 562

XPNet_ROB	0.61 370	0.72 359	1.66 165	0.37 350	0.27 306	0.67 370	0.47 428	0.89 381	0.71 382	0.78 456	0.70 411	0.81 424	0.53 379	1.70 413	0.76 407	0.21 440	0.16 375	0.16 387	0.15 325	0.20 269	0.21 329

LALA_ROB	0.60 362	0.76 370	1.69 170	0.36 329	0.29 325	0.79 440	0.55 449	0.94 422	0.77 437	0.81 463	0.67 384	0.94 464	0.49 367	0.99 320	0.73 403	0.21 440	0.15 358	0.20 438	0.18 374	0.23 313	0.21 329

SGM-Forest	1.04 491	0.42 224	3.59 529	0.41 391	0.32 361	1.05 487	1.32 532	0.94 422	0.83 459	1.16 500	2.23 526	1.03 481	1.39 514	2.49 508	2.35 514	0.21 440	0.21 435	0.20 438	0.19 394	0.23 313	0.32 438
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 413	0.92 428	2.21 371	0.41 391	0.40 431	0.68 382	0.40 384	1.02 483	0.86 464	0.69 427	1.03 480	1.04 484	0.84 467	1.19 345	0.78 411	0.22 453	0.14 333	0.25 468	0.17 361	0.30 391	0.18 289

CBMV_ROB	0.76 446	0.42 224	2.68 458	0.33 264	0.22 227	0.74 413	0.47 428	0.96 440	0.76 433	1.04 492	0.96 468	0.88 449	0.93 479	2.06 472	1.19 460	0.22 453	0.24 452	0.27 472	0.25 431	0.25 340	0.28 410

MeshStereo	1.21 503	1.15 490	3.01 498	0.34 295	0.28 318	1.10 496	0.69 484	1.35 519	1.01 491	2.71 546	2.41 529	2.96 534	1.45 517	2.80 528	1.40 476	0.22 453	0.22 441	0.22 449	0.19 394	0.50 492	0.26 397
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ISRNet	0.47 241	0.44 240	1.55 147	0.37 350	0.31 353	0.49 132	0.19 60	0.75 255	0.66 343	0.63 395	0.71 415	0.67 358	0.39 272	0.58 232	0.44 298	0.23 456	0.16 375	0.21 446	0.20 404	0.21 283	0.25 387

HBP-ISP	0.76 446	1.30 508	3.19 514	0.35 311	0.26 293	0.85 458	0.54 446	1.03 490	0.72 392	0.80 458	0.69 401	0.68 365	0.83 464	2.04 470	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.29 482	0.25 431	0.28 375	0.24 378

FINET	0.65 393	0.95 443	3.06 501	0.35 311	0.40 431	0.58 246	0.48 431	0.92 406	1.10 502	0.57 326	0.68 392	0.47 249	0.44 326	1.15 343	0.60 368	0.23 456	0.21 435	0.17 404	0.15 325	0.26 360	0.25 387

hitnet-ft	0.67 402	0.80 391	1.90 285	0.28 140	0.22 227	0.69 388	0.36 362	0.85 348	0.65 328	0.56 315	0.84 446	1.03 481	0.95 485	2.32 490	0.55 347	0.23 456	0.14 333	0.41 501	0.13 274	0.24 328	0.17 269

RGC	0.71 426	0.97 454	2.18 367	0.44 413	0.44 448	0.73 409	0.40 384	0.94 422	0.71 382	0.71 435	1.04 483	1.01 477	0.71 442	1.74 420	0.70 393	0.23 456	0.18 403	0.28 475	0.26 438	0.29 380	0.27 404

Nwc_Net	0.68 409	0.83 404	2.53 434	0.41 391	0.39 422	0.77 431	0.38 376	1.01 480	0.70 372	0.60 367	0.99 473	0.98 471	0.68 436	1.41 367	0.63 375	0.23 456	0.15 358	0.23 456	0.25 431	0.23 313	0.18 289

DeepPrunerF	0.86 469	0.86 413	2.91 490	0.45 427	0.50 468	0.64 344	0.48 431	1.14 507	2.64 544	0.63 395	0.61 337	0.65 342	0.62 420	2.21 484	1.31 468	0.23 456	0.19 415	0.30 483	0.28 446	0.36 435	0.25 387

NOSS_ROB	0.64 385	0.65 336	1.62 159	0.46 432	0.25 278	0.67 370	0.30 299	0.93 414	0.77 437	0.59 358	0.57 306	0.77 410	0.38 258	2.78 526	0.44 298	0.23 456	0.24 452	0.28 475	0.26 438	0.27 369	0.39 475

UDGNet	0.44 198	1.02 471	1.74 188	0.35 311	0.19 175	0.58 246	0.23 150	0.49 89	0.66 343	0.41 169	0.38 148	0.34 154	0.29 195	0.53 217	0.30 192	0.24 464	0.10 224	0.37 497	0.19 394	0.27 369	0.15 224

FADNet-RVC-Resample	0.67 402	1.16 495	3.16 510	0.37 350	0.29 325	0.62 316	0.38 376	0.86 358	0.63 307	0.51 255	0.50 237	0.57 304	0.45 330	1.57 393	0.49 323	0.24 464	0.32 488	0.23 456	0.19 394	0.27 369	0.62 509

SAMSARA	0.91 475	0.97 454	2.22 375	0.80 508	0.58 488	1.32 505	1.31 531	1.01 480	0.94 481	1.36 516	0.87 453	1.38 511	0.90 477	1.72 417	1.02 445	0.24 464	0.30 480	0.22 449	0.25 431	0.36 435	0.35 451

XQC	0.73 438	0.98 458	2.39 406	0.46 432	0.35 394	0.81 447	0.46 420	1.00 472	1.00 489	0.80 458	0.69 401	0.88 449	0.74 453	1.32 357	1.20 461	0.24 464	0.16 375	0.23 456	0.20 404	0.41 467	0.33 445

PS-NSSS	0.63 381	1.00 464	1.81 241	0.30 187	0.31 353	0.63 333	0.34 347	0.98 452	0.69 363	0.54 286	0.74 425	0.51 268	0.41 291	2.43 503	0.48 318	0.24 464	0.17 393	0.27 472	0.18 374	0.27 369	0.21 329

IGEV-RUCA	2.28 536	0.30 133	1.15 73	0.40 384	1.86 550	2.06 537	1.90 544	1.36 520	1.80 535	3.70 554	3.76 548	5.02 550	8.19 559	2.12 478	1.63 486	0.25 469	0.76 536	2.72 556	1.91 552	2.39 551	2.36 555

RP	0.67 402	0.82 400	1.94 306	0.43 406	0.44 448	0.65 358	0.45 417	0.89 381	0.82 456	0.66 414	0.92 460	0.99 474	0.76 455	1.55 389	0.66 383	0.25 469	0.18 403	0.23 456	0.20 404	0.31 399	0.22 342

G-Net	0.99 484	0.64 329	2.76 472	0.57 479	0.67 502	2.03 535	0.72 491	0.76 268	0.67 352	1.14 499	2.56 532	1.30 509	1.02 489	1.48 382	1.74 491	0.25 469	0.24 452	0.24 463	0.26 438	0.37 443	0.31 433

AnyNet_C01	1.14 496	1.49 521	4.23 541	0.54 467	0.53 476	1.51 514	1.37 534	1.04 494	1.07 499	1.17 505	1.33 500	1.15 499	1.08 495	1.61 403	2.74 521	0.25 469	0.22 441	0.28 475	0.24 424	0.48 487	0.40 479

PVD	0.90 474	0.85 410	2.15 360	0.53 464	0.50 468	0.99 480	0.56 454	1.15 510	1.64 528	1.41 521	1.41 504	1.11 496	1.13 499	1.35 360	1.31 468	0.26 473	0.28 475	0.28 475	0.26 438	0.37 443	0.49 496

DPSNet	0.86 469	0.60 304	2.34 396	0.58 481	0.36 402	1.07 493	0.75 493	1.30 517	1.05 495	0.70 431	0.68 392	0.94 464	1.29 503	2.08 474	1.82 494	0.26 473	0.23 449	0.16 387	0.17 361	0.48 487	0.40 479

FBW_ROB	0.83 465	0.77 379	1.77 209	0.44 413	0.30 336	0.87 464	0.46 420	1.10 502	0.91 477	0.81 463	0.75 428	1.01 477	0.61 415	3.66 544	1.23 465	0.26 473	0.23 449	0.36 493	0.25 431	0.27 369	0.62 509

CSAN	1.25 507	1.12 482	3.04 499	0.51 454	0.37 413	1.06 488	1.15 525	1.22 512	1.08 500	1.17 505	1.91 516	1.04 484	1.31 506	5.96 555	2.43 516	0.26 473	0.22 441	0.24 463	0.24 424	0.31 399	0.30 425

WCMA_ROB	1.12 494	0.83 404	2.66 456	0.58 481	0.34 382	1.17 503	0.71 488	0.93 414	0.94 481	1.74 528	2.63 535	3.09 536	1.71 527	1.70 413	1.84 495	0.26 473	0.21 435	0.20 438	0.21 410	0.28 375	0.43 486

dad	0.51 293	1.01 468	1.74 188	0.29 170	0.19 175	0.60 275	0.26 225	0.52 117	0.75 424	0.63 395	0.63 354	0.63 329	0.33 221	0.85 308	0.47 312	0.27 478	0.15 358	0.40 500	0.18 374	0.22 300	0.14 191

NCC-stereo	0.79 456	0.94 436	2.42 411	0.59 485	0.45 456	1.90 528	0.46 420	0.99 464	0.72 392	0.64 405	0.84 446	0.91 455	0.73 448	1.80 434	1.00 439	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 464	0.24 328	0.22 342

Abc-Net	0.79 456	0.94 436	2.42 411	0.59 485	0.45 456	1.90 528	0.46 420	0.99 464	0.72 392	0.64 405	0.84 446	0.91 455	0.73 448	1.80 434	1.00 439	0.27 478	0.19 415	0.23 456	0.31 464	0.24 328	0.22 342
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 546	1.70 533	3.52 528	0.67 498	0.47 464	5.18 555	3.36 554	3.30 553	2.86 547	4.44 555	3.79 549	9.80 560	5.50 554	6.29 556	6.52 554	0.27 478	0.36 492	0.24 463	0.27 443	0.38 450	0.58 506

PFNet	0.60 362	0.33 155	2.47 424	0.41 391	0.55 481	0.62 316	0.27 250	0.61 177	0.63 307	0.61 376	0.56 298	0.45 228	0.32 217	1.88 454	1.14 456	0.28 482	0.09 183	0.12 247	0.16 344	0.26 360	0.20 320

FC-DCNN v2	1.54 525	0.58 300	2.80 478	0.44 413	0.39 422	2.05 536	0.66 476	1.90 538	1.84 536	2.79 548	2.97 542	4.41 547	3.07 544	2.65 518	2.30 513	0.29 483	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.32 406	0.38 469

FC-DCNN	1.49 523	0.59 302	2.88 483	0.44 413	0.39 422	1.97 533	0.66 476	1.67 532	1.70 530	2.72 547	2.89 539	4.22 543	2.97 543	2.55 513	2.19 508	0.29 483	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.32 406	0.39 475

MSMD_ROB	1.34 512	0.96 446	2.38 404	0.39 375	0.32 361	1.96 531	0.62 472	0.91 397	1.43 520	2.94 550	2.60 533	4.77 549	1.95 531	2.43 503	1.33 470	0.29 483	0.26 467	0.32 487	0.32 470	0.30 391	0.30 425

SDNR	1.22 506	0.80 391	2.71 462	0.33 264	1.48 544	1.98 534	0.23 150	1.93 539	2.44 541	0.89 476	2.52 530	1.36 510	0.51 372	3.65 543	1.93 496	0.30 486	0.31 482	0.22 449	0.16 344	0.33 414	0.36 459

FCDSN-DC	1.29 509	0.54 285	2.50 431	0.47 437	0.41 438	1.12 497	0.60 464	1.10 502	1.27 514	2.23 538	2.87 538	3.67 540	3.12 546	2.39 498	1.69 488	0.30 486	0.26 467	0.31 484	0.30 458	0.35 431	0.38 469
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 429	1.06 475	2.09 344	0.47 437	0.36 402	0.78 436	0.26 225	0.98 452	1.34 516	0.61 376	2.07 518	0.64 338	0.61 415	0.83 304	0.71 396	0.31 488	0.14 333	0.15 369	0.12 242	0.60 505	0.21 329

Anonymous_2	0.74 441	0.32 150	1.65 161	0.33 264	0.30 336	0.67 370	0.32 335	0.69 214	0.46 133	0.48 223	0.41 165	0.84 436	0.58 400	0.51 207	0.40 275	0.32 489	0.38 496	1.43 544	3.69 560	0.80 519	0.27 404

ccnet	0.71 426	0.41 217	1.59 152	0.40 384	0.45 456	1.06 488	0.55 449	0.98 452	0.71 382	0.88 474	0.97 470	0.82 429	0.88 475	1.68 410	0.94 428	0.32 489	0.26 467	0.32 487	0.27 443	0.34 421	0.30 425

GANetREF_RVC	0.75 443	1.15 490	2.46 420	0.47 437	0.26 293	0.83 452	0.61 468	0.97 448	0.89 474	0.62 387	0.61 337	0.72 389	0.59 403	2.42 501	0.55 347	0.32 489	0.25 465	0.36 493	0.24 424	0.39 459	0.31 433
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 429	0.68 346	1.91 291	0.47 437	0.44 448	0.60 275	0.51 435	0.76 268	0.80 450	0.77 454	0.67 384	0.87 445	0.61 415	2.40 499	0.67 386	0.32 489	0.35 490	0.36 493	0.41 499	0.45 484	0.39 475

PSMNet-RUCA	0.58 348	0.82 400	1.89 280	0.59 485	0.56 483	0.64 344	0.36 362	0.84 342	0.69 363	0.51 255	0.68 392	0.53 276	0.43 318	0.56 228	0.43 292	0.34 493	0.18 403	0.44 504	0.29 449	0.48 487	0.30 425

ELAS_RVC	1.37 516	0.78 387	3.21 516	0.55 474	0.50 468	1.49 512	2.48 550	1.48 525	1.71 531	2.13 535	2.09 519	2.07 525	2.56 539	1.90 456	2.02 500	0.35 494	0.36 492	0.37 497	0.34 477	0.49 490	0.47 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 517	0.79 389	2.86 481	0.53 464	0.50 468	2.81 546	2.20 547	1.61 531	1.50 524	2.28 540	2.35 527	1.82 521	2.13 533	1.73 418	2.22 509	0.35 494	0.37 494	0.35 491	0.35 480	0.49 490	0.47 492
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 409	1.00 464	2.09 344	0.33 264	0.25 278	0.58 246	0.32 335	0.81 318	0.80 450	0.61 376	0.94 465	0.80 421	0.41 291	2.46 505	1.02 445	0.36 496	0.14 333	0.10 128	0.09 107	0.23 313	0.22 342

PDISCO_ROB	0.75 443	1.06 475	2.11 349	0.64 493	0.59 490	1.13 499	0.43 400	1.14 507	1.05 495	0.64 405	0.71 415	0.96 467	0.61 415	1.21 346	0.76 407	0.37 497	0.18 403	0.27 472	0.24 424	0.56 501	0.32 438

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 489	1.67 529	2.32 391	0.47 437	0.39 422	1.47 510	0.95 508	0.95 435	0.91 477	0.84 470	0.94 465	1.05 486	0.60 406	2.95 531	0.72 400	0.41 498	0.72 535	0.32 487	0.55 514	0.74 513	1.22 542

PMTNet	0.31 81	0.35 175	1.30 97	0.20 3	0.14 31	0.57 229	0.25 203	0.46 64	0.42 95	0.27 104	0.32 111	0.27 110	0.24 118	0.39 123	0.23 98	0.43 499	0.07 40	0.08 29	0.05 1	0.18 233	0.07 7

coex-ft	5.95 557	1.67 529	60.57 578	0.34 295	0.30 336	0.77 431	0.69 484	0.74 244	4.41 549	19.22 570	2.15 522	1.62 519	7.97 558	1.81 437	8.96 558	0.44 500	2.08 555	0.18 424	0.19 394	0.38 450	4.62 560

Consistency-Raft	0.88 472	0.93 434	3.23 518	0.99 523	0.64 500	0.77 431	0.55 449	0.98 452	0.97 485	0.61 376	1.03 480	0.65 342	1.05 492	0.79 301	1.38 473	0.44 500	0.46 508	0.51 508	0.58 522	0.65 507	0.47 492

UDG	0.77 450	1.23 500	2.15 360	0.67 498	0.59 490	0.78 436	0.38 376	0.90 387	0.70 372	0.61 376	0.69 401	1.01 477	0.67 433	1.02 324	0.73 403	0.45 502	0.34 489	0.87 522	0.51 511	0.67 509	0.46 491

MADNet+	1.36 514	1.93 546	5.95 550	0.81 511	0.59 490	1.57 516	1.09 520	1.39 523	1.22 510	0.84 470	1.01 476	1.25 505	1.12 498	3.19 536	2.36 515	0.45 502	0.47 511	0.38 499	0.34 477	0.59 502	0.57 504

FADNet	0.64 385	1.22 499	2.06 336	0.32 243	0.30 336	0.66 364	0.29 291	0.88 375	0.72 392	0.44 185	0.48 212	0.66 349	0.57 396	1.84 444	0.45 302	0.46 504	0.20 426	0.17 404	0.19 394	0.59 502	0.24 378

NVStereoNet_ROB	1.16 500	0.95 443	2.54 440	0.58 481	0.55 481	0.78 436	0.63 474	1.00 472	1.08 500	1.03 490	4.07 550	1.48 515	1.22 501	2.88 530	1.27 467	0.50 505	0.46 508	0.54 509	0.62 525	0.50 492	0.63 511
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 529	1.63 525	3.92 534	0.73 501	1.21 536	4.38 553	3.35 553	1.59 529	1.20 509	1.26 513	1.52 507	2.37 529	1.88 530	3.23 537	3.00 524	0.53 506	0.47 511	0.48 507	0.49 508	1.29 535	0.97 530

SGM_RVC	1.89 532	0.92 428	2.50 431	0.96 522	0.93 522	1.63 519	1.37 534	1.52 528	12.43 559	1.85 529	1.69 511	2.40 530	1.74 528	2.81 529	1.71 489	0.53 506	0.47 511	0.42 502	0.47 505	0.74 513	0.74 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 450	1.12 482	1.88 273	0.76 504	0.69 505	0.84 454	0.43 400	0.85 348	0.65 328	0.67 418	0.75 428	0.91 455	0.52 377	1.03 326	0.57 359	0.54 508	0.37 494	0.95 528	0.52 513	0.71 512	0.57 504

DispFullNet	1.67 528	2.10 549	5.22 546	1.53 540	8.90 556	0.86 460	0.31 312	0.96 440	0.96 484	1.37 519	1.01 476	1.13 497	1.98 532	1.51 384	0.91 425	0.54 508	0.31 482	1.18 534	0.63 527	1.13 527	0.80 521

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 126	1.34 515	1.24 88	0.23 35	0.12 6	0.33 26	0.20 79	0.40 25	0.33 16	0.25 83	0.21 26	0.16 27	0.14 10	0.27 22	0.63 375	0.55 510	0.06 20	0.11 192	0.13 274	0.25 340	0.49 496

MANE	2.90 545	1.14 486	2.96 492	1.03 524	1.01 526	5.01 554	2.45 549	5.36 557	6.88 556	3.58 553	4.76 554	5.99 553	4.99 551	4.23 548	4.61 547	0.56 511	0.67 525	0.44 504	0.78 534	0.51 494	1.03 537

DualNet (step1)	0.59 356	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.11 335	0.38 256	0.61 512	0.14 333	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

test_sample9	0.94 479	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.93 414	0.66 343	0.57 326	0.51 241	0.55 286	0.45 330	1.91 457	2.55 518	0.61 512	4.16 559	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

test_sample8	1.12 494	0.62 314	1.93 297	0.27 115	0.22 227	0.68 382	0.31 312	0.95 435	0.61 277	1.18 507	0.56 298	2.53 531	1.31 506	1.91 457	2.55 518	0.61 512	4.16 559	0.87 522	0.56 517	0.25 340	0.23 366

anonymity	0.80 458	0.66 343	1.29 94	0.59 485	0.75 509	0.67 370	0.52 438	0.95 435	0.71 382	0.94 483	0.70 411	0.67 358	0.87 472	0.71 282	1.35 471	0.64 515	0.62 522	0.58 510	1.44 550	0.60 505	0.65 512

SPS-STEREO	1.07 493	1.13 485	2.88 483	0.65 496	0.69 505	0.99 480	0.68 482	1.05 495	0.87 467	1.36 516	1.23 492	1.46 514	0.94 482	1.87 447	1.72 490	0.66 516	0.61 521	0.58 510	0.57 520	0.65 507	0.77 519
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 477	1.28 506	2.53 434	0.82 512	0.76 512	0.90 470	0.75 493	0.98 452	1.04 494	1.03 490	1.05 484	0.84 436	0.94 482	0.83 304	0.72 400	0.68 517	0.60 520	0.63 514	0.60 524	0.77 517	0.74 515

WAO-7	1.48 522	1.63 525	2.49 427	0.93 518	0.75 509	1.72 524	1.10 521	1.84 537	1.96 538	1.43 522	2.54 531	1.97 523	1.61 524	3.06 533	2.08 503	0.69 518	0.66 524	0.94 527	0.74 532	0.80 519	0.69 514

SGM+DAISY	1.83 531	1.43 518	3.81 531	0.87 513	1.01 526	2.38 543	2.53 551	1.36 520	1.75 532	2.92 549	3.22 545	2.65 532	2.93 541	2.22 487	3.10 528	0.72 519	0.69 531	0.63 514	0.62 525	0.77 517	0.98 531

AIO-test2	0.49 265	1.15 490	1.96 318	0.42 402	0.37 413	0.50 140	0.23 150	0.79 310	0.70 372	0.33 131	0.53 265	0.27 110	0.22 92	0.67 266	0.29 174	0.73 520	0.08 113	0.13 306	0.17 361	0.17 207	0.18 289

CAS	0.35 113	0.25 69	1.30 97	0.79 507	0.34 382	0.51 149	0.23 150	0.46 64	0.39 67	0.22 42	0.31 106	0.20 44	0.17 29	0.28 29	0.23 98	0.73 520	0.06 20	0.07 1	0.05 1	0.09 36	0.37 466

GCST	0.72 429	1.10 480	2.15 360	1.11 529	0.59 490	0.62 316	0.19 60	0.75 255	0.53 203	0.56 315	0.63 354	0.47 249	0.31 211	1.11 335	0.33 225	0.75 522	0.45 506	0.84 521	0.64 528	0.69 510	0.54 500

test_for_model	0.64 385	1.60 524	1.82 247	1.23 533	1.02 528	0.53 175	0.23 150	0.75 255	0.50 169	0.57 326	0.29 83	0.25 85	0.20 72	0.26 18	0.22 86	0.76 523	0.31 482	0.08 29	0.07 51	1.68 543	0.50 499

SQANet	0.80 458	1.58 523	2.53 434	0.76 504	0.83 514	0.76 423	0.36 362	0.83 331	0.64 315	0.63 395	0.69 401	0.73 392	0.51 372	1.21 346	0.53 340	0.77 524	0.29 476	0.59 512	0.29 449	0.86 521	0.61 508

LE_ROB	4.43 553	1.35 516	9.38 556	2.79 555	3.93 553	2.43 544	3.46 555	2.68 546	11.19 558	11.66 563	4.73 553	5.26 551	10.46 561	4.50 551	9.49 559	0.82 525	0.69 531	1.34 541	0.98 542	0.75 515	0.76 518

ACVNet_2	1.42 520	1.81 537	3.23 518	1.08 526	0.92 521	1.32 505	0.85 502	1.49 526	1.69 529	1.19 508	1.73 512	2.13 526	1.03 490	2.50 509	1.40 476	0.91 526	0.53 516	1.00 530	0.55 514	2.11 548	0.85 523

CC-Net-ROB	0.85 468	1.15 490	2.13 354	0.88 514	0.38 419	0.88 468	0.44 411	1.06 496	0.79 447	0.58 344	0.69 401	0.65 342	0.50 370	2.74 525	0.51 333	0.93 527	0.39 502	0.87 522	0.29 449	0.54 499	0.54 500

FADNet_RVC	0.81 463	1.14 486	2.42 411	0.30 187	0.24 260	0.71 397	0.24 183	0.95 435	0.61 277	0.44 185	0.56 298	0.59 314	0.42 308	1.52 386	0.68 389	0.94 528	0.96 543	0.28 475	1.00 543	0.90 522	1.36 545

WAO-6	1.58 527	1.54 522	2.32 391	1.14 531	1.00 525	2.30 541	1.03 517	1.82 536	2.85 546	1.25 510	2.61 534	2.20 527	1.56 522	2.47 507	1.99 499	0.95 529	0.67 525	1.19 537	0.83 536	1.08 525	0.88 528

otaku	1.03 490	1.68 531	2.72 464	0.95 520	0.73 508	1.03 486	0.59 462	0.99 464	0.86 464	0.69 427	1.61 508	0.98 471	0.64 424	1.46 374	1.14 456	0.95 529	0.46 508	0.72 519	0.40 496	1.24 533	0.78 520

testlalala_base	0.46 226	0.30 133	1.82 247	0.34 295	0.27 306	0.55 196	0.21 98	0.85 348	0.32 10	0.32 129	0.39 156	0.31 134	0.23 107	0.30 49	0.28 159	0.95 529	0.30 480	0.09 79	0.21 410	1.03 524	0.18 289

Ntro	1.00 487	1.68 531	2.80 478	0.95 520	0.85 515	1.06 488	0.53 442	0.98 452	0.90 476	0.62 387	0.76 430	0.93 460	0.66 431	1.66 407	0.98 433	0.99 532	0.45 506	0.75 520	0.40 496	1.19 529	0.75 517

ACVNet_1	1.33 511	1.91 544	4.03 537	1.09 527	0.88 517	1.19 504	0.66 476	1.24 514	1.17 507	0.94 483	0.96 468	3.09 536	1.04 491	2.37 492	1.11 454	1.04 533	0.48 514	1.03 532	0.48 506	1.12 526	0.83 522

PWCK	1.49 523	1.90 543	3.22 517	1.09 527	0.54 478	1.71 523	1.73 542	1.49 526	1.53 525	1.44 523	1.80 513	1.82 521	1.30 505	3.34 539	1.76 492	1.07 534	0.56 518	0.97 529	0.58 522	1.38 539	0.65 512

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 450	1.04 473	2.06 336	0.94 519	0.35 394	0.89 469	0.40 384	0.85 348	0.63 307	0.55 304	0.63 354	0.75 404	0.38 258	2.38 495	0.48 318	1.10 535	0.31 482	0.36 493	0.21 410	0.53 498	0.55 503

Dean	1.79 530	1.83 538	3.92 534	1.29 534	1.07 531	1.55 515	1.00 514	1.95 540	2.33 540	1.47 524	4.19 551	4.26 546	1.33 509	2.21 484	1.48 480	1.14 536	0.68 529	1.18 534	0.74 532	1.24 533	0.98 531

RainbowNet	1.15 498	1.78 536	2.72 464	1.12 530	0.91 520	1.06 488	0.76 495	1.16 511	1.13 506	0.75 447	0.97 470	1.09 492	0.80 460	1.60 400	1.21 463	1.17 537	1.26 547	1.01 531	0.57 520	1.13 527	0.88 528

TorneroNet-64	2.65 538	1.83 538	3.30 520	1.46 538	1.20 535	3.89 549	0.99 511	3.51 555	6.71 555	2.56 543	4.60 552	4.22 543	3.85 549	3.33 538	3.14 529	1.19 538	0.65 523	1.39 543	0.79 535	3.31 555	1.15 540

IMH-64-1	1.39 517	1.64 527	1.86 266	1.36 535	1.11 532	1.39 508	1.19 527	1.76 533	1.45 522	1.16 500	2.21 524	1.53 516	1.38 512	1.98 464	1.52 481	1.29 539	0.67 525	1.27 538	0.69 529	1.29 535	0.98 531

IMH-64	1.39 517	1.64 527	1.86 266	1.36 535	1.11 532	1.39 508	1.19 527	1.76 533	1.45 522	1.16 500	2.21 524	1.53 516	1.38 512	1.98 464	1.52 481	1.29 539	0.67 525	1.27 538	0.69 529	1.29 535	0.98 531

TorneroNet	5.50 555	1.92 545	3.16 510	1.47 539	1.25 538	14.07 562	1.06 519	4.90 556	20.99 575	10.17 559	16.48 567	11.88 564	6.93 556	3.34 539	4.20 543	1.30 541	0.69 531	1.45 545	0.86 537	2.61 552	1.20 541

JetRed	3.29 548	4.93 558	10.17 557	1.45 537	1.72 548	7.44 557	5.05 558	3.06 548	2.12 539	2.41 542	2.39 528	2.99 535	2.37 536	3.51 542	6.44 553	1.32 542	1.90 553	1.37 542	1.23 549	2.21 549	1.76 551

UNDER WATER	2.74 540	1.85 540	4.54 543	1.81 546	1.44 541	2.34 542	1.40 537	3.24 550	6.60 554	2.60 544	2.76 537	5.75 552	5.24 553	3.02 532	4.01 540	1.45 543	0.81 538	1.59 549	1.06 544	1.80 544	1.51 548

UNDER WATER-64	2.47 537	1.89 542	4.86 544	1.82 547	1.44 541	3.18 548	1.57 541	2.62 544	5.64 551	2.05 531	2.13 521	4.13 542	3.76 548	2.62 516	3.42 535	1.47 544	0.85 540	1.57 548	1.07 545	1.82 545	1.49 547

KSHMR	4.10 551	1.97 547	5.27 547	1.71 543	1.47 543	1.96 531	1.28 530	3.19 549	17.33 570	2.12 532	15.91 565	9.18 559	1.57 523	8.42 559	1.98 498	1.52 545	1.26 547	1.67 550	1.19 547	1.67 542	1.40 546

notaker	2.66 539	2.07 548	3.31 522	2.61 554	1.43 539	1.76 526	1.11 522	2.76 547	1.79 534	2.26 539	11.53 563	3.96 541	4.29 550	3.09 534	2.76 522	1.55 546	0.88 541	1.70 551	1.07 545	2.00 547	1.35 544

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 512	1.70 533	2.50 431	0.56 476	0.40 431	2.15 539	0.99 511	1.24 514	1.26 513	1.02 489	1.10 487	1.29 506	0.88 475	3.10 535	1.08 450	1.66 547	0.83 539	0.68 517	0.88 538	1.57 540	1.80 553

BEATNet-Init1	12.10 563	11.19 563	27.29 575	2.99 556	3.51 552	21.84 575	11.10 561	14.34 568	13.83 565	20.34 571	20.33 572	26.35 578	20.03 569	19.06 573	14.80 568	1.74 548	1.81 550	2.05 554	2.49 557	3.69 557	3.12 557

ktn	4.35 552	2.10 549	2.89 486	1.80 545	1.49 545	2.13 538	1.41 539	2.26 542	12.72 560	11.41 562	16.43 566	11.15 562	3.75 547	4.36 550	3.18 530	1.82 549	0.98 545	1.73 552	1.21 548	2.97 554	1.27 543

MFN_U_SF_RVC	1.55 526	2.39 556	3.16 510	0.65 496	0.41 438	1.12 497	0.46 420	1.23 513	1.33 515	1.61 526	1.20 490	1.43 513	0.98 486	1.76 423	1.97 497	1.90 550	1.80 549	1.98 553	2.15 554	1.63 541	1.77 552

WAO-8	2.80 542	2.14 552	2.89 486	1.91 548	1.04 529	3.98 550	0.96 509	3.26 551	6.17 552	2.15 536	3.37 546	3.31 538	2.41 537	11.84 562	2.03 501	2.05 551	1.86 551	1.54 546	0.92 539	1.22 530	0.87 526

Venus	2.80 542	2.14 552	2.89 486	1.91 548	1.04 529	3.98 550	0.96 509	3.26 551	6.17 552	2.15 536	3.37 546	3.31 538	2.41 537	11.84 562	2.03 501	2.05 551	1.86 551	1.54 546	0.92 539	1.22 530	0.87 526

USTest	8.10 559	7.17 562	8.96 555	9.25 562	9.05 557	15.27 563	23.78 567	9.96 564	9.47 557	5.94 558	6.75 555	7.80 557	7.48 557	8.83 561	11.21 563	2.21 553	3.56 558	2.86 558	3.20 559	5.02 560	4.16 558

MADNet++	2.79 541	2.11 551	2.97 495	2.49 552	2.28 551	2.95 547	2.31 548	2.67 545	2.47 542	3.03 551	3.13 544	2.70 533	2.92 540	4.10 547	4.48 545	2.68 554	2.24 557	3.04 559	2.44 556	2.37 550	2.34 554

LVE	1.96 534	2.17 555	3.14 508	1.68 541	1.80 549	1.63 519	1.03 517	2.34 543	2.81 545	1.25 510	2.89 539	4.24 545	1.29 503	2.79 527	1.44 478	2.85 555	0.91 542	1.18 534	1.46 551	1.23 532	1.10 539

TCMNet-wrong-test	5.51 556	6.62 561	6.20 551	13.02 567	11.90 561	7.14 556	5.53 559	6.99 561	1.44 521	2.65 545	3.10 543	8.37 558	5.95 555	4.75 552	6.05 552	3.07 556	0.98 545	2.38 555	1.99 553	6.62 562	5.43 561

DGTPSM_ROB	8.89 561	5.62 559	12.25 559	5.92 559	11.32 559	8.54 558	24.18 568	6.40 559	13.49 561	5.15 556	11.46 561	6.19 555	10.92 562	7.00 557	13.72 564	4.47 557	7.65 562	3.92 560	7.45 564	4.38 558	7.87 564

DGSMNet	2.89 544	0.63 325	3.18 513	3.43 557	4.17 555	2.57 545	6.98 560	0.97 448	0.83 459	0.56 315	1.86 515	0.79 418	0.62 420	1.64 405	1.39 474	4.61 558	5.01 561	5.17 562	4.71 561	4.44 559	4.19 559

IMH	2.02 535	2.15 554	2.69 461	1.68 541	1.12 534	1.66 522	0.92 507	2.10 541	1.92 537	1.32 515	2.66 536	2.21 528	1.69 526	5.78 553	1.68 487	5.54 559	0.96 543	1.31 540	0.71 531	1.32 538	0.99 536

ACVNet-4b	1.93 533	1.85 540	4.10 539	1.07 525	0.86 516	1.15 501	0.53 442	1.06 496	1.12 504	0.64 405	1.09 486	1.99 524	0.70 440	2.20 483	9.86 561	5.62 560	0.41 505	1.03 532	0.55 514	1.86 546	0.85 523

tt	4.93 554	0.27 90	4.20 540	2.29 551	1.58 546	10.20 560	16.97 565	9.42 563	5.02 550	1.67 527	1.28 495	4.68 548	5.03 552	3.37 541	5.92 551	6.16 561	9.47 568	2.82 557	3.18 558	3.60 556	1.53 549

PML	23.15 571	16.83 567	7.78 554	5.49 558	9.93 558	51.13 579	104.50 579	5.76 558	13.62 563	37.30 579	105.93 579	30.86 579	23.50 574	12.07 564	7.87 557	6.30 562	2.12 556	6.32 564	2.43 555	10.44 566	2.90 556

DLNR_Zeroshot_test	13.43 566	19.94 570	23.55 569	121.61 580	35.03 575	0.46 112	0.15 21	8.02 562	0.35 27	0.28 109	0.37 139	0.26 99	0.17 29	0.76 292	0.29 174	6.42 563	0.26 467	0.09 79	0.38 491	50.13 578	0.18 289

DPSM_ROB	12.34 564	11.21 565	12.51 560	12.91 565	12.80 563	19.84 572	28.28 574	14.38 569	14.28 566	10.58 560	11.26 559	12.03 565	11.85 565	13.15 568	15.34 569	7.11 564	8.31 565	6.50 565	7.35 562	8.84 564	8.31 566

DPSM	12.34 564	11.21 565	12.51 560	12.91 565	12.80 563	19.84 572	28.28 574	14.38 569	14.28 566	10.58 560	11.26 559	12.03 565	11.85 565	13.15 568	15.34 569	7.11 564	8.31 565	6.50 565	7.35 562	8.84 564	8.31 566

DPSMNet_ROB	9.48 562	5.64 560	13.01 563	8.82 561	11.82 560	8.54 558	24.20 569	6.41 560	13.65 564	5.32 557	11.47 562	6.33 556	10.92 562	7.69 558	13.89 565	7.25 566	8.19 564	5.06 561	7.78 565	5.31 561	8.26 565

HanzoNet	7.64 558	2.86 557	5.05 545	7.01 560	3.97 554	2.18 540	1.34 533	3.37 554	4.05 548	13.17 564	10.58 557	10.73 561	16.52 567	8.45 560	10.51 562	10.48 567	9.72 569	5.59 563	13.46 568	6.84 563	6.83 563

CasAABBNet	24.81 573	22.53 576	24.83 570	26.08 573	25.74 571	39.86 576	57.06 578	28.87 577	28.83 578	21.16 574	22.54 575	24.22 574	23.89 576	26.38 576	30.87 578	14.25 568	16.71 572	13.09 567	14.81 570	17.78 568	16.71 570

Selective-RAFT-Error	24.87 574	22.59 577	25.14 572	26.13 574	25.82 572	39.93 577	57.03 577	28.97 578	28.95 579	21.21 575	22.65 576	24.25 575	23.98 577	26.43 577	30.83 577	14.27 569	16.71 572	13.10 568	14.82 571	17.82 569	16.76 571

LSM0	26.58 575	22.63 578	25.88 573	30.13 575	52.21 579	39.94 578	56.74 576	28.97 578	28.72 577	21.14 573	22.26 574	24.43 576	23.88 575	26.54 578	30.87 578	14.32 570	16.55 571	13.12 569	14.71 569	17.92 570	20.60 573

DPSimNet_ROB	17.97 568	20.20 574	24.98 571	17.62 568	15.92 566	21.53 574	21.00 566	13.70 566	15.61 568	23.89 576	14.69 564	22.87 572	24.58 578	12.70 567	14.56 566	18.48 571	12.91 570	20.21 571	12.05 566	17.76 567	14.17 569

LRCNet_RVC	13.74 567	19.30 568	12.75 562	19.46 570	12.69 562	1.86 527	0.41 390	12.33 565	1.05 495	15.77 566	18.83 571	12.62 567	8.70 560	12.21 565	9.62 560	22.22 572	8.37 567	25.85 573	24.01 573	19.32 571	17.44 572

xxxxx1	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

tt_ll	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

ff	28.96 577	20.11 571	14.07 565	49.74 576	39.15 576	18.98 566	26.64 570	21.94 573	20.21 572	16.45 567	17.48 568	18.36 568	21.56 570	16.21 570	20.88 572	23.07 573	26.55 575	66.40 577	78.70 577	30.27 574	32.51 577

HaxPig	19.86 569	22.40 575	22.34 568	17.95 569	17.95 567	11.77 561	11.89 562	16.02 571	15.89 569	21.10 572	21.41 573	18.74 571	18.39 568	20.08 574	19.69 571	23.63 576	23.22 574	24.06 572	23.69 572	23.00 572	23.95 574

MEDIAN_ROB	23.96 572	27.05 579	26.39 574	22.16 571	22.13 569	16.12 565	13.97 563	20.24 572	20.05 571	25.50 577	25.31 577	22.96 573	22.63 573	24.39 575	23.24 575	28.20 577	27.23 578	28.62 574	27.75 574	27.50 573	27.76 575

AVERAGE_ROB	26.93 576	30.34 580	29.27 576	25.82 572	25.34 570	19.48 571	15.17 564	23.55 576	23.00 576	28.45 578	27.87 578	26.25 577	25.86 579	26.96 579	25.55 576	31.30 578	30.07 579	31.76 575	30.81 575	30.79 577	30.93 576

Anonymous_1	22.91 570	11.20 564	12.13 558	12.75 564	26.28 573	19.43 570	27.92 573	14.08 567	13.61 562	14.96 565	10.58 557	11.26 563	11.19 564	12.55 566	14.57 567	38.28 579	7.88 563	34.96 576	63.99 576	89.57 579	10.94 568

test_example2	115.39 580	123.23 581	94.57 579	115.52 579	123.55 580	101.63 580	114.33 580	53.41 580	99.48 580	134.90 580	135.05 580	85.83 580	85.11 580	111.32 580	106.15 580	152.55 580	205.26 580	99.78 580	114.96 580	140.96 580	110.20 580

ccccc		297.21 582		374.70 581	380.44 581	203.92 581		216.32 581		203.37 581		215.01 581		312.78 581		412.57 581	356.13 581	256.09 581	227.69 581	428.88 581

ASD4		19.65 569

Low-res two-view benchmark