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

StereoAnything_RVC	0.21 12	0.68 500	0.39 157	0.28 2	0.15 1	0.23 16	0.18 9	0.20 1	0.19 7	0.16 2	0.16 8	0.15 1	0.22 44	0.30 11	0.18 1	0.16 206	0.09 22	0.12 22	0.08 1	0.16 205	0.09 4

MonSter	0.20 9	0.14 11	0.25 10	0.31 16	0.15 1	0.22 12	0.22 43	0.39 43	0.33 60	0.20 8	0.25 29	0.17 4	0.15 4	0.38 52	0.18 1	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

monsters	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.31 16	0.19 49	0.23 16	0.19 14	0.44 69	0.33 60	0.36 86	0.30 51	0.16 2	0.18 16	0.43 81	0.19 3	0.11 21	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

IGEV	0.20 9	0.12 1	0.23 1	0.31 16	0.20 73	0.23 16	0.19 14	0.40 48	0.29 37	0.22 15	0.34 70	0.20 19	0.15 4	0.31 13	0.19 3	0.11 21	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.10 3	0.10 28

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.19 49	0.20 4	0.18 9	0.30 9	0.21 12	0.18 4	0.15 3	0.19 14	0.18 16	0.33 24	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.20 73	0.20 4	0.19 14	0.27 5	0.19 7	0.15 1	0.15 3	0.18 9	0.17 10	0.33 24	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.08 1

MLG-Stereo_test2	0.17 1	0.13 2	0.25 10	0.31 16	0.16 7	0.24 25	0.17 2	0.25 3	0.13 2	0.17 3	0.17 10	0.22 28	0.14 1	0.32 18	0.19 3	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.09 4

castereo++	0.26 59	0.16 39	0.26 14	0.33 45	0.19 49	0.75 386	0.20 19	0.37 31	0.47 150	0.23 17	0.23 18	0.35 89	0.28 112	0.39 56	0.19 3	0.14 97	0.09 22	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.10 28

3.75w	0.22 24	0.17 61	0.30 46	0.31 16	0.19 49	0.43 216	0.24 71	0.35 26	0.24 19	0.31 56	0.27 34	0.17 4	0.22 44	0.37 44	0.20 9	0.10 10	0.07 1	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 45	0.17 17	0.24 25	0.17 2	0.25 3	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 36	0.15 4	0.31 13	0.20 9	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 56	0.15 1	0.27 56	0.17 2	0.28 6	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 36	0.15 4	0.32 18	0.20 9	0.11 21	0.09 22	0.13 51	0.09 9	0.10 3	0.09 4

LG-G_1	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 56	0.16 7	0.52 259	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 44	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LG-G	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 56	0.16 7	0.52 259	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 44	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.10 28

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 35	0.34 56	0.16 7	0.26 43	0.17 2	0.32 14	0.20 10	0.21 11	0.15 3	0.23 36	0.20 30	0.32 18	0.20 9	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.11 64

asda	0.21 12	0.19 120	0.29 35	0.31 16	0.17 17	0.25 39	0.23 57	0.36 29	0.28 30	0.27 39	0.24 24	0.18 9	0.21 37	0.40 61	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.10 28

asd	0.21 12	0.18 84	0.29 35	0.32 33	0.18 31	0.27 56	0.22 43	0.35 26	0.22 14	0.31 56	0.22 16	0.19 14	0.21 37	0.44 92	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

qwe	0.22 24	0.18 84	0.28 28	0.31 16	0.18 31	0.29 85	0.21 34	0.38 39	0.32 54	0.35 82	0.30 51	0.20 19	0.20 30	0.43 81	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.09 4

4.5_new	0.21 12	0.20 155	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 90	0.32 14	0.28 30	0.32 69	0.28 43	0.19 14	0.17 10	0.29 6	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 155	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 90	0.32 14	0.28 30	0.32 69	0.28 43	0.19 14	0.17 10	0.29 6	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.09 4

2.5w	0.21 12	0.18 84	0.31 53	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.25 79	0.31 12	0.23 16	0.28 42	0.35 75	0.18 9	0.17 10	0.39 56	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

monsterstereo	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.34 56	0.18 31	0.21 9	0.20 19	0.37 31	0.35 76	0.33 74	0.40 87	0.19 14	0.18 16	0.45 96	0.21 15	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.13 2	0.27 20	0.33 45	0.17 17	0.38 181	0.18 9	0.30 9	0.19 7	0.24 21	0.15 3	0.26 44	0.17 10	0.32 18	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.10 28

FoundationStereo	0.17 1	0.14 11	0.25 10	0.30 8	0.16 7	0.23 16	0.20 19	0.22 2	0.15 4	0.18 4	0.16 8	0.20 19	0.19 24	0.26 1	0.21 15	0.13 58	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.10 3	0.09 4

GIP-stereo	0.24 43	0.18 84	0.30 46	0.37 125	0.24 179	0.26 43	0.20 19	0.46 75	0.36 84	0.24 21	0.39 86	0.35 89	0.20 30	0.31 13	0.21 15	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.11 64

4w-stereo	0.21 12	0.19 120	0.31 53	0.31 16	0.17 17	0.29 85	0.19 14	0.31 12	0.21 12	0.31 56	0.24 24	0.20 19	0.24 66	0.41 68	0.22 25	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.11 12	0.09 4

3.25w_new	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3.25w	0.23 37	0.17 61	0.32 64	0.31 16	0.17 17	0.43 216	0.20 19	0.37 31	0.30 42	0.37 92	0.28 43	0.22 28	0.25 73	0.42 75	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.09 1	0.10 28

3w_stereo	0.24 43	0.20 155	0.37 126	0.33 45	0.16 7	0.32 129	0.42 354	0.41 54	0.38 103	0.31 56	0.27 34	0.16 2	0.26 88	0.34 28	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 43	0.11 64

2w_stereo	0.22 24	0.18 84	0.30 46	0.32 33	0.16 7	0.28 73	0.38 295	0.38 39	0.35 76	0.32 69	0.33 63	0.17 4	0.18 16	0.29 6	0.22 25	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 50	0.12 43	0.10 28

111111	0.21 12	0.14 11	0.27 20	0.37 125	0.22 110	0.21 9	0.19 14	0.43 66	0.27 26	0.20 8	0.20 12	0.29 52	0.14 1	0.41 68	0.22 25	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.12 43	0.12 107

GREAT-IGEV	0.22 24	0.15 25	0.31 53	0.29 4	0.22 110	0.21 9	0.26 90	0.33 22	0.31 47	0.20 8	0.30 51	0.22 28	0.22 44	0.47 116	0.22 25	0.11 21	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.10 28

SCV_C0	0.26 59	0.18 84	0.34 93	0.35 90	0.24 179	0.23 16	0.28 124	0.51 93	0.36 84	0.31 56	0.36 78	0.37 101	0.20 30	0.57 191	0.22 25	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.16 205	0.12 107

SCV	0.26 59	0.19 120	0.33 77	0.35 90	0.21 91	0.27 56	0.34 213	0.56 115	0.28 30	0.24 21	0.28 43	0.37 101	0.23 56	0.49 130	0.22 25	0.18 274	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.15 166	0.11 64

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 51	0.31 388	0.24 5	0.51 431	0.19 49	0.29 85	0.22 43	0.40 48	0.37 98	0.26 30	0.24 24	0.24 39	0.31 148	0.44 92	0.22 25	0.14 97	0.09 22	0.12 22	0.09 9	0.14 120	0.10 28

DEFOM-Stereo	0.22 24	0.15 25	0.26 14	0.33 45	0.20 73	0.61 322	0.21 34	0.30 9	0.31 47	0.23 17	0.19 11	0.18 9	0.18 16	0.41 68	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.11 12	0.11 64

IGEV-Stereo++	0.21 12	0.15 25	0.27 20	0.37 125	0.19 49	0.22 12	0.18 9	0.42 58	0.35 76	0.22 15	0.28 43	0.24 39	0.18 16	0.27 4	0.22 25	0.12 30	0.09 22	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.10 28

U	0.45 267	0.16 39	0.32 64	0.40 217	0.71 513	3.55 545	0.20 19	0.41 54	0.38 103	0.26 30	0.23 18	0.24 39	0.22 44	0.26 1	0.22 25	0.15 158	0.09 22	0.88 523	0.13 135	0.13 77	0.11 64

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 385	3.08 558	2.43 533	0.31 16	0.18 31	0.29 85	0.20 19	0.37 31	0.32 54	0.28 42	0.24 24	0.18 9	0.18 16	0.31 13	0.22 25	1.09 535	0.08 2	0.17 180	0.16 222	0.14 120	0.97 536

IGEV-Stereo+	0.23 37	0.14 11	0.26 14	0.32 33	0.19 49	0.12 1	0.17 2	0.29 7	0.29 37	0.21 11	0.15 3	0.22 28	0.22 44	0.40 61	0.22 25	0.14 97	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.15 166	0.86 527

RSM	0.25 51	0.18 84	0.33 77	0.36 109	0.20 73	0.27 56	0.34 213	0.51 93	0.27 26	0.26 30	0.23 18	0.39 113	0.21 37	0.56 179	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.14 120	0.10 28

MoCha-V2	0.25 51	0.15 25	0.29 35	0.40 217	0.18 31	0.27 56	0.26 90	0.49 83	0.27 26	0.36 86	0.27 34	0.33 76	0.35 174	0.49 130	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.11 64

IGEVStereo-DCA	0.29 87	0.22 231	0.38 138	0.35 90	0.27 281	0.37 168	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.30 51	0.35 89	0.27 98	0.51 143	0.22 25	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.12 101	0.13 77	0.15 207

rrr	0.29 87	0.22 231	0.41 178	0.35 90	0.27 281	0.37 168	0.32 192	0.52 102	0.42 126	0.38 100	0.30 51	0.35 89	0.27 98	0.51 143	0.22 25	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.14 184

Selective-IGEV	0.24 43	0.18 84	0.35 103	0.35 90	0.19 49	0.27 56	0.25 79	0.55 113	0.23 16	0.27 39	0.25 29	0.34 80	0.19 24	0.58 211	0.22 25	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.10 28

4.25_new	0.22 24	0.21 192	0.32 64	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.27 106	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 45	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.5w_new	0.22 24	0.21 192	0.32 64	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.27 106	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 45	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 24	0.21 192	0.32 64	0.32 33	0.18 31	0.31 112	0.27 106	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 45	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

2.75w_new	0.21 12	0.18 84	0.28 28	0.29 4	0.17 17	0.23 16	0.34 213	0.36 29	0.28 30	0.34 77	0.26 31	0.17 4	0.22 44	0.36 38	0.23 45	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

1w_stereo	0.24 43	0.15 25	0.29 35	0.34 56	0.18 31	0.31 112	0.41 344	0.40 48	0.43 128	0.31 56	0.38 84	0.17 4	0.24 66	0.45 96	0.23 45	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

AIO-Stereo	0.25 51	0.18 84	0.34 93	0.37 125	0.18 31	0.28 73	0.30 150	0.48 80	0.27 26	0.29 49	0.30 51	0.32 64	0.17 10	0.52 149	0.23 45	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.10 28

GCAP-Stereo	0.28 76	0.19 120	0.40 168	0.38 154	0.19 49	0.38 181	0.23 57	0.57 120	0.41 118	0.45 131	0.49 116	0.39 113	0.27 98	0.33 24	0.23 45	0.14 97	0.12 186	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.11 64

CES	0.28 76	0.14 11	0.23 1	0.30 8	0.70 512	0.37 168	0.27 106	0.48 80	0.46 145	0.34 77	0.48 113	0.27 48	0.22 44	0.39 56	0.23 45	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.13 77	0.17 271

test_xeample3	0.29 87	0.21 192	0.41 178	0.35 90	0.26 252	0.35 154	0.32 192	0.56 115	0.36 84	0.43 126	0.32 62	0.34 80	0.28 112	0.54 164	0.23 45	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.12 101	0.14 120	0.13 140

2.25w	0.22 24	0.18 84	0.31 53	0.31 16	0.18 31	0.31 112	0.18 9	0.32 14	0.31 47	0.31 56	0.37 82	0.20 19	0.22 44	0.45 96	0.24 54	0.10 10	0.09 22	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.10 28

3.5w_stereo	0.22 24	0.18 84	0.29 35	0.30 8	0.18 31	0.27 56	0.23 57	0.37 31	0.28 30	0.31 56	0.26 31	0.22 28	0.26 88	0.50 136	0.24 54	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 12	0.09 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.39 182	0.21 91	0.18 3	0.21 34	0.34 23	0.26 25	0.28 42	0.51 129	0.28 51	0.29 126	0.26 1	0.24 54	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.14 120	0.12 107

AIO_rvc	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.34 56	0.19 49	0.26 43	0.33 202	0.40 48	0.22 14	0.26 30	0.24 24	0.34 80	0.15 4	0.51 143	0.24 54	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.10 28

HUF	0.24 43	0.16 39	0.33 77	0.32 33	0.18 31	0.25 39	0.40 329	0.42 58	0.34 63	0.25 26	0.23 18	0.32 64	0.28 112	0.34 28	0.24 54	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.09 9	0.12 43	0.10 28

IGEV-RUCA	0.25 51	0.16 39	0.34 93	0.39 182	0.27 281	0.33 136	0.20 19	0.38 39	0.36 84	0.26 30	0.31 60	0.25 43	0.21 37	0.48 126	0.24 54	0.20 327	0.11 131	0.13 51	0.10 50	0.17 239	0.15 207

castereo	0.28 76	0.16 39	0.32 64	0.35 90	0.21 91	0.40 192	0.42 354	0.50 91	0.66 215	0.26 30	0.41 90	0.37 101	0.36 190	0.33 24	0.24 54	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.11 12	0.10 28

SMoEStereo_RVC	0.26 59	0.19 120	0.35 103	0.35 90	0.22 110	0.36 163	0.32 192	0.39 43	0.34 63	0.37 92	0.30 51	0.33 76	0.24 66	0.53 158	0.24 54	0.12 30	0.10 51	0.16 142	0.12 101	0.12 43	0.11 64

dual_stereo	0.19 7	0.14 11	0.24 5	0.31 16	0.16 7	0.16 2	0.20 19	0.29 7	0.20 10	0.23 17	0.20 12	0.22 28	0.14 1	0.52 149	0.24 54	0.13 58	0.10 51	0.11 1	0.09 9	0.10 3	0.09 4

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 240	0.20 155	0.74 429	0.38 154	0.43 454	0.39 188	0.26 90	0.94 331	0.49 153	0.53 161	0.77 221	0.93 389	0.45 243	0.63 259	0.24 54	0.16 206	0.10 51	0.17 180	0.18 298	0.20 313	0.20 345

RSM++	0.25 51	0.18 84	0.34 93	0.36 109	0.20 73	0.28 73	0.30 150	0.51 93	0.32 54	0.25 26	0.22 16	0.37 101	0.21 37	0.50 136	0.24 54	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.10 28

CAS++	0.32 113	0.24 289	0.36 110	0.37 125	0.26 252	0.28 73	0.23 57	0.87 306	0.50 157	0.47 142	0.45 100	0.26 44	0.21 37	0.49 130	0.24 54	0.23 383	0.19 395	0.22 350	0.17 271	0.21 336	0.16 253
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.34 129	0.18 84	0.52 325	0.38 154	0.22 110	0.49 248	0.27 106	0.52 102	0.34 63	0.64 208	0.50 120	0.83 350	0.34 171	0.48 126	0.24 54	0.13 58	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.12 107

AEACV	0.27 69	0.17 61	0.31 53	0.34 56	0.45 465	0.26 43	0.28 124	0.37 31	0.32 54	0.30 55	0.46 105	0.31 61	0.37 194	0.36 38	0.24 54	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.11 64

Any-RAFT	0.35 144	0.16 39	0.30 46	0.34 56	0.21 91	0.52 259	0.22 43	0.88 311	0.73 250	0.53 161	0.73 200	0.64 255	0.28 112	0.46 109	0.24 54	0.15 158	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.12 107

PMTNet	0.32 113	0.16 39	0.24 5	0.29 4	0.18 31	0.45 232	0.22 43	0.56 115	0.63 200	0.46 137	0.54 144	0.39 113	0.34 171	0.48 126	0.24 54	0.75 523	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64

SGD-Stereo	0.22 24	0.15 25	0.27 20	0.31 16	0.15 1	0.29 85	0.20 19	0.37 31	0.29 37	0.24 21	0.29 50	0.21 27	0.27 98	0.36 38	0.25 70	0.16 206	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.10 28

MM-Stereo_test2	0.30 101	0.18 84	0.39 157	0.40 217	0.24 179	0.42 213	0.42 354	0.63 161	0.41 118	0.37 92	0.35 75	0.32 64	0.26 88	0.53 158	0.25 70	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.12 101	0.15 166	0.10 28

HART	0.29 87	0.16 39	0.32 64	0.40 217	0.21 91	0.32 129	0.26 90	0.62 153	0.31 47	0.33 74	0.65 176	0.41 129	0.22 44	0.55 169	0.25 70	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.11 75	0.15 166	0.11 64

Reg-Stereo(zero)	0.30 101	0.16 39	0.28 28	0.34 56	0.18 31	0.32 129	0.20 19	0.63 161	0.68 223	0.50 149	0.52 138	0.51 183	0.30 141	0.45 96	0.25 70	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.10 50	0.12 43	0.11 64

AIO_test	0.23 37	0.16 39	0.28 28	0.34 56	0.20 73	0.30 97	0.39 318	0.38 39	0.25 24	0.25 26	0.28 43	0.32 64	0.22 44	0.38 52	0.25 70	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.10 50	0.12 43	0.09 4

999	0.27 69	0.16 39	0.35 103	0.36 109	0.24 179	0.31 112	0.27 106	0.49 83	0.38 103	0.26 30	0.30 51	0.39 113	0.23 56	0.63 259	0.25 70	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.14 184

UGAM-zero	0.46 277	0.19 120	0.62 367	0.37 125	0.23 150	0.34 146	0.21 34	1.15 422	0.39 113	0.66 229	0.61 166	1.70 503	0.91 457	0.75 348	0.25 70	0.14 97	0.11 131	0.15 117	0.12 101	0.13 77	0.13 140

WCG-NET	0.28 76	0.15 25	0.33 77	0.33 45	0.19 49	0.33 136	0.27 106	0.39 43	0.80 296	0.46 137	0.49 116	0.39 113	0.25 73	0.40 61	0.25 70	0.12 30	0.09 22	0.13 51	0.11 75	0.12 43	0.10 28

RAStereo	0.24 43	0.17 61	0.29 35	0.40 217	0.21 91	0.23 16	0.26 90	0.42 58	0.45 141	0.23 17	0.34 70	0.30 54	0.19 24	0.34 28	0.25 70	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.11 64

Pointernet	0.27 69	0.14 11	0.33 77	0.35 90	0.23 150	0.35 154	0.21 34	0.72 239	0.38 103	0.39 108	0.36 78	0.34 80	0.25 73	0.36 38	0.25 70	0.15 158	0.10 51	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

test_for_model	0.82 456	3.60 559	0.39 157	2.35 547	2.07 547	0.39 188	0.28 124	0.42 58	0.45 141	0.71 260	0.31 60	0.30 54	0.27 98	0.34 28	0.25 70	0.34 475	0.11 131	0.13 51	0.09 9	3.49 558	0.18 289

trnet	0.27 69	0.14 11	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 168	0.23 57	0.52 102	0.72 243	0.42 123	0.51 129	0.34 80	0.26 88	0.39 56	0.25 70	0.15 158	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.11 12	0.10 28

ACVNet-DCA	0.35 144	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.85 295	0.54 169	0.41 118	0.50 120	0.34 80	0.49 260	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.18 263	0.17 271

xx1	0.39 210	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.67 194	1.06 439	0.41 118	0.50 120	0.65 268	0.53 282	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.20 295	0.19 328	0.18 263	0.17 271

cc1	0.37 179	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.67 194	1.06 439	0.41 118	0.50 120	0.34 80	0.49 260	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.16 205	0.15 207

ff7	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

ffff	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

ffm	0.44 257	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	0.68 204	1.04 428	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.25 398	0.21 374	0.16 205	0.16 253

11t	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

tt1	0.36 162	0.24 289	0.32 64	0.41 248	0.22 110	0.54 273	0.38 295	0.68 204	1.04 428	0.41 118	0.46 105	0.35 89	0.45 243	0.57 191	0.25 70	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.16 205	0.16 253

MSKI-zero shot	0.32 113	0.17 61	0.34 93	0.39 182	0.21 91	0.32 129	0.22 43	0.61 147	0.43 128	0.52 158	0.64 173	0.61 240	0.20 30	0.74 342	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.12 43	0.12 107

testlalala	0.28 76	0.19 120	0.43 210	0.34 56	0.23 150	0.45 232	0.30 150	0.43 66	0.29 37	0.68 238	0.49 116	0.35 89	0.25 73	0.32 18	0.25 70	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.09 9	0.11 12	0.11 64

HH	0.35 144	0.20 155	0.47 263	0.40 217	0.25 211	0.33 136	0.31 172	0.76 265	0.38 103	0.43 126	0.57 156	0.79 337	0.44 238	0.71 325	0.25 70	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.12 107

HanStereo	0.35 144	0.20 155	0.47 263	0.40 217	0.25 211	0.33 136	0.31 172	0.76 265	0.38 103	0.43 126	0.57 156	0.79 337	0.44 238	0.71 325	0.25 70	0.15 158	0.11 131	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.12 107

anonymousdsp	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.37 125	0.25 211	0.30 97	0.35 237	0.63 161	0.35 76	0.39 108	0.33 63	0.33 76	0.28 112	0.59 226	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

MC-Stereo	0.28 76	0.17 61	0.32 64	0.38 154	0.20 73	0.26 43	0.26 90	0.49 83	0.37 98	0.37 92	0.61 166	0.41 129	0.31 148	0.55 169	0.25 70	0.13 58	0.09 22	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.11 64

ccc-4	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.36 109	0.26 252	0.31 112	0.35 237	0.62 153	0.34 63	0.38 100	0.33 63	0.32 64	0.29 126	0.58 211	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207

IGEV-Stereo	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.37 125	0.25 211	0.30 97	0.35 237	0.63 161	0.35 76	0.39 108	0.33 63	0.33 76	0.28 112	0.59 226	0.25 70	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.12 101	0.14 120	0.15 207
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	0.28 76	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 168	0.25 79	0.51 93	0.72 243	0.42 123	0.51 129	0.32 64	0.26 88	0.38 52	0.25 70	0.16 206	0.11 131	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.11 64
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
S2M2	0.26 59	0.22 231	0.33 77	0.31 16	0.25 211	0.24 25	0.13 1	0.35 26	0.41 118	0.25 26	0.36 78	0.30 54	0.25 73	0.30 11	0.26 99	0.22 368	0.19 395	0.17 180	0.19 328	0.21 336	0.18 289

MM-Stereo_test1	0.33 123	0.19 120	0.36 110	0.41 248	0.23 150	0.36 163	0.45 373	0.58 126	0.54 169	0.60 181	0.50 120	0.38 109	0.37 194	0.60 232	0.26 99	0.15 158	0.13 251	0.17 180	0.14 165	0.15 166	0.12 107

tt45	0.27 69	0.17 61	0.34 93	0.35 90	0.23 150	0.38 181	0.28 124	0.46 75	0.28 30	0.40 114	0.27 34	0.38 109	0.25 73	0.57 191	0.26 99	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.12 43	0.14 184

mms	0.26 59	0.21 192	0.33 77	0.37 125	0.25 211	0.30 97	0.33 202	0.40 48	0.32 54	0.28 42	0.34 70	0.34 80	0.20 30	0.45 96	0.26 99	0.12 30	0.11 131	0.16 142	0.12 101	0.14 120	0.11 64

PAM_32	0.46 277	0.19 120	0.67 397	0.39 182	0.24 179	0.75 386	0.27 106	0.95 338	0.34 63	0.68 238	0.44 97	1.91 511	0.65 364	0.62 248	0.26 99	0.15 158	0.10 51	0.16 142	0.15 190	0.14 120	0.13 140

PAM	0.46 277	0.19 120	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.75 386	0.33 202	0.85 295	0.34 63	0.70 253	0.46 105	1.83 506	0.63 347	0.61 240	0.26 99	0.15 158	0.10 51	0.16 142	0.14 165	0.14 120	0.13 140

model_zeroshot	0.33 123	0.18 84	0.48 283	0.39 182	0.28 304	0.45 232	0.25 79	0.63 161	0.45 141	0.61 188	0.50 120	0.51 183	0.25 73	0.45 96	0.26 99	0.16 206	0.13 251	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.13 140

GCAP-BAT	0.30 101	0.21 192	0.42 199	0.33 45	0.27 281	0.26 43	0.27 106	0.45 73	0.30 42	0.60 181	0.64 173	0.45 155	0.23 56	0.56 179	0.26 99	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.10 50	0.12 43	0.11 64

WCG-NET（raft）	0.31 107	0.15 25	0.36 110	0.32 33	0.19 49	0.35 154	0.27 106	0.51 93	0.78 285	0.45 131	0.55 150	0.48 171	0.27 98	0.54 164	0.26 99	0.13 58	0.10 51	0.12 22	0.11 75	0.12 43	0.11 64

MGS-Stereo	0.28 76	0.19 120	0.40 168	0.36 109	0.23 150	0.37 168	0.30 150	0.39 43	0.44 134	0.31 56	0.51 129	0.40 123	0.24 66	0.43 81	0.26 99	0.15 158	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.14 120	0.13 140

CASnet	0.30 101	0.20 155	0.33 77	0.41 248	0.16 7	0.26 43	0.24 71	0.52 102	0.53 165	0.52 158	0.54 144	0.39 113	0.24 66	0.40 61	0.26 99	0.14 97	0.10 51	0.22 350	0.18 298	0.18 263	0.11 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 51	0.16 39	0.33 77	0.34 56	0.20 73	0.35 154	0.20 19	0.52 102	0.36 84	0.28 42	0.27 34	0.41 129	0.18 16	0.45 96	0.26 99	0.14 97	0.10 51	0.16 142	0.14 165	0.13 77	0.11 64

ProNet	0.29 87	0.21 192	0.38 138	0.35 90	0.24 179	0.32 129	0.43 361	0.57 120	0.37 98	0.33 74	0.30 51	0.32 64	0.28 112	0.57 191	0.26 99	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.13 140

RAFT_CTSACE	0.45 267	0.20 155	0.44 222	0.45 350	0.27 281	0.34 146	0.39 318	0.60 141	0.73 250	0.76 293	1.44 471	0.83 350	0.38 198	1.08 458	0.26 99	0.12 30	0.13 251	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.11 64

CroCo-Stereo	0.26 59	0.22 231	0.36 110	0.48 386	0.22 110	0.20 4	0.29 134	0.51 93	0.44 134	0.28 42	0.23 18	0.42 139	0.26 88	0.29 6	0.26 99	0.15 158	0.13 251	0.13 51	0.11 75	0.16 205	0.12 107
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
XX-Stereo	0.37 179	0.17 61	0.45 234	0.55 461	0.36 412	0.38 181	0.20 19	0.60 141	0.30 42	0.46 137	1.30 448	0.73 313	0.26 88	0.56 179	0.26 99	0.16 206	0.11 131	0.17 180	0.16 222	0.14 120	0.10 28

CFNet-RSSM	0.34 129	0.17 61	0.45 234	0.39 182	0.22 110	0.35 154	0.23 57	0.73 250	0.84 319	0.65 217	0.54 144	0.57 206	0.28 112	0.46 109	0.26 99	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.11 64

Gwc-CoAtRS	0.34 129	0.17 61	0.44 222	0.39 182	0.23 150	0.34 146	0.22 43	0.70 227	0.75 260	0.60 181	0.59 161	0.58 214	0.29 126	0.45 96	0.26 99	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.12 107

water-stereo	0.28 76	0.14 11	0.29 35	0.35 90	0.19 49	0.36 163	0.23 57	0.62 153	0.38 103	0.39 108	0.62 169	0.41 129	0.35 174	0.28 5	0.27 117	0.14 97	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.12 43	0.10 28

depthmonostereo	0.29 87	0.14 11	0.31 53	0.35 90	0.17 17	0.46 237	0.27 106	0.69 212	0.57 182	0.35 82	0.42 93	0.31 61	0.35 174	0.35 36	0.27 117	0.14 97	0.12 186	0.13 51	0.12 101	0.11 12	0.10 28

LG-Stereo	0.24 43	0.18 84	0.40 168	0.39 182	0.20 73	0.22 12	0.27 106	0.32 14	0.36 84	0.26 30	0.44 97	0.22 28	0.16 9	0.37 44	0.27 117	0.11 21	0.12 186	0.16 142	0.15 190	0.13 77	0.09 4

AIO-test2	0.39 210	0.21 192	0.41 178	0.47 380	0.25 211	0.45 232	0.35 237	0.77 268	1.27 483	0.36 86	0.87 288	0.37 101	0.30 141	0.47 116	0.27 117	0.15 158	0.13 251	0.21 336	0.23 405	0.15 166	0.13 140

AIO-test1	0.38 194	0.18 84	0.38 138	0.50 415	0.24 179	0.46 237	0.30 150	0.70 227	1.19 465	0.40 114	0.71 195	0.45 155	0.29 126	0.53 158	0.27 117	0.15 158	0.13 251	0.19 265	0.21 374	0.13 77	0.17 271

fffft	0.25 51	0.17 61	0.37 126	0.36 109	0.22 110	0.28 73	0.36 259	0.42 58	0.24 19	0.36 86	0.23 18	0.27 48	0.22 44	0.52 149	0.27 117	0.12 30	0.09 22	0.16 142	0.12 101	0.12 43	0.12 107
1: 1. 1
ours_stereo	0.26 59	0.21 192	0.33 77	0.38 154	0.23 150	0.30 97	0.33 202	0.42 58	0.38 103	0.26 30	0.34 70	0.35 89	0.23 56	0.47 116	0.27 117	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.12 101	0.14 120	0.10 28

fffy	0.28 76	0.21 192	0.34 93	0.37 125	0.23 150	0.33 136	0.29 134	0.51 93	0.41 118	0.32 69	0.37 82	0.39 113	0.27 98	0.50 136	0.27 117	0.12 30	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.11 64

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 304	0.21 192	1.26 499	0.39 182	0.51 483	0.28 73	0.30 150	1.25 467	0.44 134	0.68 238	1.11 393	0.86 361	0.33 163	0.67 298	0.27 117	0.15 158	0.11 131	0.17 180	0.20 353	0.22 358	0.24 395

RAFT-Stereo-weight	0.32 113	0.18 84	0.33 77	0.39 182	0.22 110	0.26 43	0.29 134	0.67 194	0.80 296	0.53 161	0.51 129	0.58 214	0.20 30	0.47 116	0.27 117	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.11 64

MyStereo07	0.32 113	0.22 231	0.34 93	0.42 288	0.28 304	0.40 192	0.50 403	0.72 239	0.37 98	0.37 92	0.34 70	0.32 64	0.31 148	0.59 226	0.27 117	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.16 253

IGEV_Zeroshot_test	0.34 129	0.18 84	0.67 397	0.39 182	0.28 304	0.30 97	0.25 79	0.74 252	0.31 47	0.62 190	0.57 156	0.54 195	0.25 73	0.53 158	0.27 117	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.12 107

RAFT-Test	0.34 129	0.18 84	0.37 126	0.38 154	0.23 150	0.50 251	0.23 57	0.69 212	0.40 114	0.60 181	0.85 277	0.61 240	0.28 112	0.46 109	0.27 117	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

CAS	0.34 129	0.13 2	0.25 10	1.28 530	0.30 344	0.46 237	0.38 295	0.48 80	0.47 150	0.34 77	0.52 138	0.24 39	0.19 24	0.29 6	0.27 117	0.69 521	0.08 2	0.12 22	0.08 1	0.12 43	0.15 207

RCA-Stereo	0.35 144	0.17 61	0.34 93	0.38 154	0.22 110	0.31 112	0.34 213	0.68 204	1.24 474	0.45 131	0.65 176	0.47 166	0.43 229	0.38 52	0.27 117	0.13 58	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.11 64

iRaft-Stereo_20w	0.39 210	0.19 120	0.57 352	0.37 125	0.27 281	0.31 112	0.24 71	1.44 501	0.29 37	0.69 247	0.53 142	0.60 235	0.42 223	0.83 383	0.27 117	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.15 166	0.13 140

TRStereo	0.37 179	0.27 348	0.59 357	0.47 380	0.41 443	0.29 85	0.30 150	0.84 292	0.59 185	0.52 158	0.41 90	0.52 187	0.26 88	0.73 335	0.27 117	0.17 244	0.12 186	0.19 265	0.19 328	0.13 77	0.11 64

TANstereo	0.30 101	0.15 25	0.31 53	0.30 8	0.17 17	0.55 278	0.23 57	0.44 69	0.55 174	0.59 177	0.68 189	0.37 101	0.26 88	0.35 36	0.27 117	0.15 158	0.16 345	0.12 22	0.10 50	0.13 77	0.14 184

XX-TBD	0.32 113	0.53 482	0.26 14	0.51 431	0.20 73	0.37 168	0.24 71	0.40 48	0.73 250	0.54 165	0.69 190	0.31 61	0.25 73	0.32 18	0.27 117	0.16 206	0.10 51	0.12 22	0.09 9	0.13 77	0.11 64

EAI-Stereo	0.34 129	0.19 120	0.44 222	0.39 182	0.21 91	0.31 112	0.30 150	1.15 422	0.30 42	0.49 146	0.75 211	0.36 99	0.28 112	0.62 248	0.27 117	0.14 97	0.11 131	0.14 77	0.13 135	0.13 77	0.12 107

DilatedVolume-Stereo	0.30 101	0.15 25	0.34 93	0.33 45	0.20 73	0.53 267	0.25 79	0.56 115	0.43 128	0.56 170	0.50 120	0.35 89	0.29 126	0.49 130	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.12 22	0.11 75	0.11 12	0.10 28

MM-Stereo_test3	0.34 129	0.19 120	0.31 53	0.41 248	0.25 211	0.35 154	0.44 370	0.72 239	0.92 373	0.46 137	0.52 138	0.41 129	0.29 126	0.44 92	0.28 137	0.16 206	0.15 314	0.17 180	0.13 135	0.14 120	0.13 140

Occ-G	0.26 59	0.14 11	0.28 28	0.34 56	0.20 73	0.27 56	0.34 213	0.41 54	0.31 47	0.29 49	0.43 96	0.49 177	0.25 73	0.47 116	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.11 75	0.12 43	0.12 107

IGEV++	0.24 43	0.17 61	0.31 53	0.38 154	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.50 91	0.23 16	0.28 42	0.35 75	0.30 54	0.22 44	0.31 13	0.28 137	0.14 97	0.10 51	0.13 51	0.10 50	0.13 77	0.13 140

MaDis-Stereo	0.26 59	0.18 84	0.36 110	0.36 109	0.26 252	0.27 56	0.27 106	0.43 66	0.35 76	0.27 39	0.26 31	0.41 129	0.28 112	0.40 61	0.28 137	0.16 206	0.14 285	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.12 107

DLNR_Zeroshot_test	20.09 567	36.28 574	38.04 570	169.85 579	61.80 575	0.23 16	0.20 19	13.88 565	0.37 98	0.44 129	0.66 183	0.43 147	0.21 37	0.62 248	0.28 137	5.46 563	0.10 51	0.15 117	0.11 75	72.60 578	0.11 64

4D-IteraStereo	0.33 123	0.18 84	0.40 168	0.40 217	0.24 179	0.32 129	0.27 106	0.58 126	0.72 243	0.65 217	0.54 144	0.42 139	0.23 56	0.45 96	0.28 137	0.14 97	0.09 22	0.19 265	0.16 222	0.16 205	0.11 64

LoS_RVC	0.27 69	0.16 39	0.27 20	0.32 33	0.30 344	0.44 224	0.34 213	0.41 54	0.33 60	0.31 56	0.51 129	0.29 52	0.32 153	0.36 38	0.28 137	0.11 21	0.10 51	0.11 1	0.08 1	0.11 12	0.19 322

LoS	0.29 87	0.15 25	0.30 46	0.29 4	0.18 31	0.33 136	0.29 134	0.51 93	0.72 243	0.34 77	0.52 138	0.41 129	0.28 112	0.47 116	0.28 137	0.15 158	0.11 131	0.13 51	0.09 9	0.11 12	0.11 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.36 162	0.18 84	0.31 53	0.44 327	0.25 211	0.20 4	0.34 213	0.56 115	0.41 118	0.59 177	1.45 474	0.43 147	0.25 73	0.63 259	0.28 137	0.12 30	0.10 51	0.17 180	0.19 328	0.15 166	0.11 64

GMOStereo	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

error version	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

test-v	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

test-2	0.37 179	0.19 120	0.38 138	0.43 308	0.24 179	0.37 168	0.38 295	0.52 102	0.62 189	0.87 367	0.84 267	0.64 255	0.35 174	0.37 44	0.28 137	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.18 298	0.15 166	0.11 64

cross-raft	0.34 129	0.20 155	0.37 126	0.44 327	0.23 150	0.32 129	0.35 237	0.74 252	0.40 114	0.60 181	0.77 221	0.57 206	0.27 98	0.43 81	0.28 137	0.12 30	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.15 166	0.11 64

rvit_stereo_0081_aga	0.31 107	0.28 362	0.44 222	0.42 288	0.29 330	0.34 146	0.31 172	0.44 69	0.40 114	0.39 108	0.44 97	0.40 123	0.32 153	0.42 75	0.29 152	0.23 383	0.17 364	0.19 265	0.16 222	0.20 313	0.15 207

MyStereo06	0.38 194	0.21 192	0.61 364	0.41 248	0.28 304	0.41 206	0.50 403	0.95 338	0.35 76	0.62 190	0.54 144	0.76 327	0.27 98	0.50 136	0.29 152	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.15 207

AE-Stereo	0.34 129	0.21 192	0.42 199	0.48 386	0.31 366	0.48 244	0.35 237	0.61 147	0.62 189	0.32 69	0.55 150	0.52 187	0.27 98	0.47 116	0.29 152	0.13 58	0.13 251	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.12 107

raft_robust	0.41 233	0.23 252	0.36 110	0.42 288	0.21 91	0.40 192	0.33 202	0.79 278	0.98 400	0.79 307	0.87 288	0.39 113	0.33 163	0.84 388	0.29 152	0.13 58	0.12 186	0.16 142	0.17 271	0.15 166	0.12 107

test-1	0.36 162	0.19 120	0.71 416	0.46 371	0.26 252	0.44 224	0.36 259	0.60 141	0.59 185	0.48 145	0.67 187	0.53 191	0.36 190	0.40 61	0.29 152	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.14 165	0.15 166	0.16 253

raftrobust	0.34 129	0.19 120	0.36 110	0.41 248	0.27 281	0.30 97	0.25 79	0.71 235	0.63 200	0.58 175	0.55 150	0.45 155	0.46 248	0.51 143	0.29 152	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.12 43	0.13 140

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 129	0.27 348	0.45 234	0.36 109	0.25 211	0.48 244	0.30 150	0.58 126	0.90 361	0.42 123	0.36 78	0.30 54	0.29 126	0.49 130	0.30 158	0.16 206	0.14 285	0.18 225	0.15 190	0.18 263	0.15 207

LL-Strereo2	0.35 144	0.24 289	0.48 283	0.41 248	0.26 252	0.35 154	0.24 71	0.67 194	0.44 134	0.54 165	0.51 129	0.66 273	0.25 73	0.66 287	0.30 158	0.14 97	0.12 186	0.23 370	0.20 353	0.18 263	0.13 140

CroCo-Stereo Lap2	0.28 76	0.24 289	0.39 157	0.50 415	0.29 330	0.20 4	0.31 172	0.49 83	0.38 103	0.24 21	0.27 34	0.46 163	0.31 148	0.39 56	0.30 158	0.14 97	0.15 314	0.16 142	0.13 135	0.16 205	0.15 207

Sa-1000	0.48 304	0.24 289	0.41 178	0.45 350	0.25 211	0.59 314	0.34 213	0.81 284	0.93 379	0.82 329	1.50 478	0.53 191	0.45 243	0.92 423	0.30 158	0.15 158	0.12 186	0.21 336	0.19 328	0.15 166	0.13 140

sAnonymous2	0.40 222	0.39 438	0.85 451	0.48 386	0.37 418	0.40 192	0.46 377	0.57 120	0.52 162	0.38 100	0.46 105	0.35 89	0.42 223	0.43 81	0.30 158	0.19 304	0.14 285	0.18 225	0.17 271	0.57 510	0.44 493

CroCo_RVC	0.40 222	0.39 438	0.85 451	0.48 386	0.37 418	0.40 192	0.46 377	0.57 120	0.52 162	0.38 100	0.46 105	0.35 89	0.42 223	0.43 81	0.30 158	0.19 304	0.14 285	0.18 225	0.17 271	0.57 510	0.44 493

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 162	0.17 61	0.41 178	0.35 90	0.19 49	0.33 136	0.29 134	0.65 175	0.73 250	0.68 238	1.01 352	0.56 201	0.40 215	0.42 75	0.30 158	0.11 21	0.09 22	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.10 28

testlalala2	0.36 162	0.18 84	0.45 234	0.89 516	0.53 488	0.44 224	0.26 90	0.61 147	0.49 153	0.68 238	0.56 153	0.44 153	0.24 66	0.34 28	0.31 165	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.10 50	0.13 77	0.13 140

plain	0.31 107	0.20 155	0.50 308	0.39 182	0.29 330	0.27 56	0.30 150	0.44 69	0.35 76	0.31 56	0.66 183	0.30 54	0.31 148	0.65 279	0.31 165	0.17 244	0.13 251	0.20 295	0.15 190	0.17 239	0.12 107

MIF-Stereo (partial)	0.31 107	0.18 84	0.37 126	0.41 248	0.31 366	0.28 73	0.23 57	0.47 78	0.42 126	0.31 56	0.63 170	0.36 99	0.35 174	0.57 191	0.31 165	0.17 244	0.13 251	0.19 265	0.17 271	0.18 263	0.14 184

testlalala_base	0.46 277	0.25 312	0.41 178	0.46 371	0.33 393	0.58 301	0.25 79	0.57 120	0.34 63	0.51 152	0.56 153	0.46 163	0.30 141	0.43 81	0.31 165	1.47 543	0.11 131	0.14 77	0.09 9	1.59 532	0.13 140

anonymousdsp2	0.35 144	0.20 155	0.43 210	0.37 125	0.24 179	0.48 244	0.31 172	0.86 299	0.65 212	0.55 167	0.50 120	0.50 179	0.34 171	0.56 179	0.31 165	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.10 50	0.16 205	0.14 184

test-3	0.34 129	0.16 39	0.43 210	0.39 182	0.21 91	0.43 216	0.22 43	0.63 161	0.78 285	0.71 260	0.45 100	0.64 255	0.27 98	0.43 81	0.31 165	0.12 30	0.09 22	0.17 180	0.13 135	0.12 43	0.10 28

test_1	0.34 129	0.16 39	0.43 210	0.39 182	0.21 91	0.43 216	0.23 57	0.63 161	0.78 285	0.68 238	0.45 100	0.64 255	0.27 98	0.43 81	0.31 165	0.12 30	0.09 22	0.17 180	0.13 135	0.12 43	0.10 28

test_3	0.36 162	0.19 120	0.44 222	0.44 327	0.23 150	0.48 244	0.36 259	0.66 184	0.82 309	0.64 208	0.45 100	0.68 281	0.25 73	0.41 68	0.31 165	0.12 30	0.10 51	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.11 64

KYRaft	0.48 304	0.20 155	0.38 138	0.44 327	0.23 150	0.44 224	0.37 273	0.66 184	0.41 118	0.94 408	1.73 493	0.79 337	0.41 221	0.63 259	0.31 165	0.16 206	0.11 131	0.18 225	0.22 392	0.16 205	0.78 522

AnonymousM	0.41 233	0.81 509	0.29 35	0.34 56	0.22 110	0.28 73	0.38 295	0.53 112	0.41 118	0.70 253	0.49 116	0.47 166	0.27 98	0.41 68	0.31 165	0.15 158	0.12 186	1.51 532	0.26 442	0.12 43	0.10 28

DCRE	0.37 179	0.18 84	0.46 251	0.45 350	0.32 382	0.42 213	0.37 273	0.63 161	0.51 159	0.47 142	0.94 315	0.56 201	0.36 190	0.52 149	0.32 175	0.14 97	0.13 251	0.15 117	0.14 165	0.14 120	0.13 140

TestStereo1	0.43 250	0.23 252	0.41 178	0.51 431	0.24 179	0.34 146	0.40 329	0.77 268	0.90 361	0.68 238	0.96 328	0.48 171	0.46 248	0.91 420	0.32 175	0.16 206	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.14 120	0.13 140

DisPM	0.39 210	0.19 120	0.44 222	0.41 248	0.27 281	0.24 25	0.31 172	0.65 175	0.57 182	0.87 367	0.87 288	0.60 235	0.32 153	0.76 352	0.32 175	0.18 274	0.12 186	0.19 265	0.17 271	0.15 166	0.20 345

RAFT+CT+SA	0.39 210	0.23 252	0.36 110	0.51 431	0.27 281	0.29 85	0.46 377	0.75 258	0.80 296	0.51 152	0.89 300	0.41 129	0.40 215	0.78 363	0.32 175	0.14 97	0.11 131	0.18 225	0.18 298	0.15 166	0.14 184

SA-5K	0.43 250	0.23 252	0.41 178	0.51 431	0.24 179	0.34 146	0.40 329	0.77 268	0.90 361	0.68 238	0.96 328	0.48 171	0.46 248	0.91 420	0.32 175	0.16 206	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.14 120	0.13 140

SA	0.44 257	0.25 312	0.46 251	0.46 371	0.24 179	0.43 216	0.36 259	0.75 258	0.96 393	0.59 177	1.03 364	0.48 171	0.52 278	0.94 436	0.32 175	0.16 206	0.12 186	0.21 336	0.19 328	0.15 166	0.13 140

TransformOpticalFlow	0.44 257	0.20 155	0.47 263	0.41 248	0.23 150	0.37 168	0.47 384	0.94 331	0.76 268	0.65 217	1.14 409	0.73 313	0.56 307	0.76 352	0.32 175	0.15 158	0.10 51	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.13 140

PSM-AAD	0.48 304	0.20 155	0.37 126	0.43 308	0.23 150	0.56 291	0.50 403	0.65 175	0.70 231	1.07 457	1.12 397	0.58 214	0.92 461	0.61 240	0.32 175	0.15 158	0.11 131	0.25 398	0.26 442	0.18 263	0.43 492

Prome-Stereo	0.46 277	0.19 120	0.35 103	0.44 327	0.26 252	0.40 192	0.45 373	0.68 204	0.44 134	0.96 416	1.84 499	0.59 229	0.67 374	0.61 240	0.32 175	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.14 165	0.16 205	0.29 429

sCroCo_RVC	0.35 144	0.28 362	0.69 407	0.51 431	0.39 431	0.41 206	0.31 172	0.49 83	0.45 141	0.31 56	0.48 113	0.38 109	0.32 153	0.46 109	0.32 175	0.21 343	0.22 421	0.19 265	0.19 328	0.21 336	0.20 345

R-Stereo Train	0.39 210	0.18 84	0.42 199	0.42 288	0.26 252	0.40 192	0.32 192	0.72 239	0.34 63	0.89 381	1.28 442	0.57 206	0.35 174	0.42 75	0.32 175	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 140

RAFT-Stereo	0.39 210	0.18 84	0.42 199	0.42 288	0.26 252	0.40 192	0.32 192	0.72 239	0.34 63	0.89 381	1.28 442	0.57 206	0.35 174	0.42 75	0.32 175	0.15 158	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.14 120	0.13 140
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
tg	0.33 123	0.18 84	0.37 126	0.39 182	0.22 110	0.38 181	0.26 90	0.70 227	0.56 180	0.47 142	0.65 176	0.42 139	0.24 66	0.55 169	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.18 225	0.17 271	0.14 120	0.11 64

rvit_stereo_0081	0.32 113	0.24 289	0.47 263	0.43 308	0.26 252	0.30 97	0.37 273	0.42 58	0.55 174	0.36 86	0.40 87	0.39 113	0.35 174	0.43 81	0.33 187	0.22 368	0.16 345	0.19 265	0.16 222	0.19 297	0.13 140

rvit_stereo_0082	0.32 113	0.24 289	0.47 263	0.43 308	0.26 252	0.30 97	0.37 273	0.42 58	0.55 174	0.36 86	0.40 87	0.39 113	0.35 174	0.43 81	0.33 187	0.22 368	0.16 345	0.19 265	0.16 222	0.19 297	0.13 140

rvit_stereo_0080	0.31 107	0.25 312	0.40 168	0.39 182	0.28 304	0.27 56	0.46 377	0.49 83	0.44 134	0.35 82	0.42 93	0.40 123	0.28 112	0.41 68	0.33 187	0.22 368	0.17 364	0.17 180	0.16 222	0.22 358	0.15 207

whm_eth	0.31 107	0.25 312	0.40 168	0.39 182	0.28 304	0.27 56	0.46 377	0.49 83	0.44 134	0.35 82	0.42 93	0.40 123	0.28 112	0.41 68	0.33 187	0.22 368	0.17 364	0.17 180	0.16 222	0.22 358	0.15 207

EKT-Stereo	0.35 144	0.23 252	0.39 157	0.43 308	0.29 330	0.38 181	0.31 172	0.69 212	0.64 207	0.45 131	0.63 170	0.49 177	0.27 98	0.56 179	0.33 187	0.18 274	0.14 285	0.18 225	0.15 190	0.16 205	0.16 253

ADStereo(finetuned)	0.37 179	0.16 39	0.49 295	0.34 56	0.19 49	0.30 97	0.30 150	0.68 204	0.91 368	0.70 253	0.77 221	0.43 147	0.69 384	0.45 96	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

STrans-v2	0.46 277	0.20 155	0.48 283	0.40 217	0.24 179	0.55 278	0.50 403	1.07 386	0.73 250	0.65 217	1.05 374	0.72 302	0.69 384	0.72 330	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.17 180	0.14 165	0.13 77	0.12 107

FTStereo	0.56 385	0.20 155	0.37 126	0.41 248	0.25 211	0.40 192	0.79 490	0.66 184	0.43 128	1.09 463	3.27 532	0.70 289	0.73 408	0.55 169	0.33 187	0.14 97	0.13 251	0.19 265	0.17 271	0.15 166	0.30 437

GrayStereo	0.49 322	0.19 120	0.42 199	0.46 371	0.28 304	0.53 267	0.67 461	0.69 212	0.63 200	1.02 440	1.47 477	0.78 335	0.76 417	0.56 179	0.33 187	0.14 97	0.12 186	0.17 180	0.17 271	0.15 166	0.29 429

GMM-Stereo	0.44 257	0.19 120	0.36 110	0.42 288	0.25 211	0.51 255	0.47 384	0.71 235	0.53 165	0.76 293	1.37 457	0.76 327	0.38 198	0.60 232	0.33 187	0.15 158	0.10 51	0.20 295	0.19 328	0.16 205	0.27 416

iRaftStereo_RVC	0.32 113	0.19 120	0.37 126	0.39 182	0.22 110	0.31 112	0.29 134	0.68 204	0.51 159	0.49 146	0.66 183	0.37 101	0.23 56	0.45 96	0.33 187	0.14 97	0.10 51	0.18 225	0.17 271	0.15 166	0.12 107

CREStereo++_RVC	0.32 113	0.15 25	0.23 1	0.31 16	0.24 179	0.27 56	0.22 43	0.46 75	0.88 345	0.46 137	0.80 245	0.30 54	0.26 88	0.36 38	0.33 187	0.13 58	0.09 22	0.13 51	0.51 518	0.13 77	0.09 4
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
s12784h	0.36 162	0.15 25	0.24 5	0.34 56	0.15 1	0.77 393	0.29 134	0.80 281	0.83 314	0.56 170	0.57 156	0.43 147	0.40 215	0.57 191	0.33 187	0.12 30	0.10 51	0.14 77	0.09 9	0.14 120	0.09 4

AFF-stereo	0.38 194	0.19 120	0.39 157	0.37 125	0.21 91	0.27 56	0.31 172	0.65 175	0.66 215	0.64 208	1.13 404	0.76 327	0.39 209	0.55 169	0.33 187	0.11 21	0.09 22	0.16 142	0.16 222	0.13 77	0.11 64

rvit_stereo_ft	0.33 123	0.25 312	0.47 263	0.52 443	0.32 382	0.33 136	0.47 384	0.49 83	0.50 157	0.34 77	0.41 90	0.41 129	0.32 153	0.48 126	0.34 202	0.22 368	0.14 285	0.19 265	0.18 298	0.19 297	0.14 184

GCST	0.83 462	1.22 529	0.74 429	1.58 533	1.01 526	1.06 460	0.23 57	0.78 274	0.78 285	0.97 420	0.65 176	0.78 335	0.35 174	0.92 423	0.34 202	0.96 529	0.65 529	1.20 529	0.81 532	0.91 520	0.70 519

qqq1	0.49 322	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.34 202	0.19 304	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 184

fff1	0.49 322	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.34 202	0.19 304	0.15 314	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.14 184

StereoVision	0.42 240	0.28 362	0.45 234	0.49 401	0.28 304	0.38 181	0.38 295	0.72 239	0.62 189	0.44 129	1.14 409	0.54 195	0.39 209	0.56 179	0.34 202	0.21 343	0.24 439	0.25 398	0.24 420	0.26 404	0.16 253

UniTT-Stereo	0.27 69	0.17 61	0.37 126	0.40 217	0.27 281	0.30 97	0.28 124	0.39 43	0.31 47	0.29 49	0.46 105	0.27 48	0.25 73	0.47 116	0.34 202	0.17 244	0.13 251	0.13 51	0.12 101	0.14 120	0.12 107

knoymous	0.36 162	0.20 155	0.31 53	0.31 16	0.22 110	0.36 163	0.29 134	0.61 147	0.64 207	0.67 232	0.70 193	0.60 235	0.40 215	0.58 211	0.34 202	0.17 244	0.11 131	0.20 295	0.11 75	0.17 239	0.18 289

DCANet-4	0.36 162	0.20 155	0.48 283	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.66 184	0.92 373	0.69 247	0.78 232	0.40 123	0.47 252	0.45 96	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

fff	0.37 179	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.69 212	1.06 439	0.69 247	0.78 232	0.42 139	0.63 347	0.46 109	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

GLC_STEREO	0.29 87	0.19 120	0.27 20	0.44 327	0.19 49	0.31 112	0.26 90	0.47 78	0.43 128	0.37 92	0.47 111	0.41 129	0.23 56	0.50 136	0.34 202	0.14 97	0.18 381	0.19 265	0.16 222	0.16 205	0.13 140

PFNet+	0.40 222	0.19 120	0.49 295	0.39 182	0.25 211	0.28 73	0.23 57	0.64 174	0.70 231	0.85 352	0.79 242	0.64 255	0.35 174	0.72 330	0.34 202	0.19 304	0.14 285	0.23 370	0.20 353	0.16 205	0.20 345

LCNet	0.41 233	0.20 155	0.32 64	0.44 327	0.24 179	0.47 241	0.29 134	0.67 194	0.53 165	0.72 272	1.03 364	0.66 273	0.60 329	0.58 211	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.19 265	0.19 328	0.21 336	0.36 466

RAFT	0.45 267	0.22 231	0.45 234	0.47 380	0.26 252	0.54 273	0.47 384	0.66 184	0.58 184	0.80 309	0.82 256	0.94 391	0.57 309	0.75 348	0.34 202	0.17 244	0.15 314	0.22 350	0.20 353	0.16 205	0.12 107

RALAANet	0.38 194	0.23 252	0.48 283	0.42 288	0.29 330	0.35 154	0.25 79	0.86 299	0.64 207	0.67 232	0.65 176	0.60 235	0.29 126	0.60 232	0.34 202	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.21 336	0.13 140

DCANet	0.36 162	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.30 97	0.30 150	0.68 204	0.91 368	0.70 253	0.77 221	0.43 147	0.57 309	0.45 96	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.13 77	0.12 107

csc	0.37 179	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.69 212	1.06 439	0.69 247	0.78 232	0.42 139	0.63 347	0.46 109	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

cscssc	0.37 179	0.16 39	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.29 85	0.30 150	0.69 212	1.06 439	0.69 247	0.78 232	0.42 139	0.63 347	0.46 109	0.34 202	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.11 75	0.11 12	0.13 140

Selective-RAFT	0.35 144	0.23 252	0.51 320	0.44 327	0.21 91	0.64 346	0.27 106	0.59 131	0.63 200	0.40 114	0.38 84	0.55 198	0.40 215	0.57 191	0.35 219	0.13 58	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.16 205	0.13 140

test_5	0.43 250	0.24 289	0.43 210	0.52 443	0.28 304	0.28 73	0.42 354	0.72 239	0.82 309	0.62 190	0.91 307	0.72 302	0.55 300	0.79 368	0.35 219	0.14 97	0.11 131	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.16 253

HHNet	0.41 233	0.17 61	0.41 178	0.34 56	0.37 418	0.33 136	0.34 213	0.69 212	0.75 260	0.86 359	1.30 448	0.52 187	0.32 153	0.52 149	0.35 219	0.15 158	0.11 131	0.19 265	0.15 190	0.15 166	0.24 395

OMP-Stereo	0.42 240	0.22 231	0.46 251	0.52 443	0.24 179	0.36 163	0.25 79	0.71 235	0.78 285	0.77 299	0.64 173	0.89 376	0.39 209	0.91 420	0.35 219	0.15 158	0.12 186	0.20 295	0.15 190	0.15 166	0.12 107

IIG-Stereo	0.43 250	0.21 192	0.44 222	0.50 415	0.25 211	0.44 224	0.21 34	0.71 235	0.76 268	0.83 341	0.95 324	0.83 350	0.43 229	0.90 413	0.35 219	0.15 158	0.12 186	0.19 265	0.14 165	0.15 166	0.11 64

NF-Stereo	0.38 194	0.20 155	0.45 234	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.57 206	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

OCTAStereo	0.38 194	0.20 155	0.46 251	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.58 214	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

PSM-adaLoss	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.31 172	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.56 179	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

ROB_FTStereo	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.25 39	0.21 34	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.57 191	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

HUI-Stereo	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.60 141	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.50 136	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

SST-Stereo	0.40 222	0.19 120	0.45 234	0.42 288	0.25 211	0.25 39	0.21 34	0.66 184	0.47 150	1.08 461	0.79 242	0.72 302	0.43 229	0.77 359	0.35 219	0.16 206	0.11 131	0.20 295	0.16 222	0.19 297	0.15 207

RAFT_R40	0.40 222	0.19 120	0.44 222	0.43 308	0.25 211	0.23 16	0.26 90	0.67 194	0.67 218	0.98 425	0.78 232	0.72 302	0.43 229	0.76 352	0.35 219	0.16 206	0.11 131	0.20 295	0.16 222	0.18 263	0.14 184

RE-Stereo	0.38 194	0.20 155	0.46 251	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.58 214	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

Pruner-Stereo	0.38 194	0.20 155	0.45 234	0.40 217	0.25 211	0.22 12	0.24 71	0.67 194	0.55 174	0.89 381	0.76 217	0.68 281	0.29 126	0.62 248	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.17 271	0.17 239	0.18 289

TVStereo	0.38 194	0.20 155	0.46 251	0.41 248	0.25 211	0.26 43	0.31 172	0.69 212	0.70 231	0.65 217	0.77 221	0.58 214	0.30 141	0.67 298	0.35 219	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.16 205	0.27 416

111	0.40 222	0.17 61	0.41 178	0.34 56	0.19 49	0.52 259	0.28 124	0.74 252	1.16 459	0.50 149	0.91 307	0.63 248	0.48 257	0.61 240	0.35 219	0.14 97	0.10 51	0.14 77	0.12 101	0.13 77	0.13 140

xyz-stereo-finetune	0.33 123	0.18 84	0.36 110	0.33 45	0.18 31	0.57 296	0.31 172	0.58 126	0.69 230	0.45 131	0.54 144	0.38 109	0.33 163	0.56 179	0.36 235	0.12 30	0.12 186	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.12 107

rvit_0105_6	0.38 194	0.28 362	0.64 381	0.50 415	0.30 344	0.39 188	0.38 295	0.51 93	0.67 218	0.40 114	0.45 100	0.50 179	0.41 221	0.54 164	0.36 235	0.27 423	0.26 453	0.24 385	0.21 374	0.22 358	0.16 253

rvit_0105_4	0.41 233	0.29 374	0.71 416	0.50 415	0.29 330	0.41 206	0.41 344	0.55 113	0.73 250	0.45 131	0.48 113	0.55 198	0.44 238	0.57 191	0.36 235	0.28 433	0.26 453	0.25 398	0.22 392	0.23 375	0.18 289

rvit_stereo_0083	0.34 129	0.24 289	0.50 308	0.44 327	0.27 281	0.34 146	0.35 237	0.45 73	0.62 189	0.37 92	0.47 111	0.42 139	0.35 174	0.40 61	0.36 235	0.22 368	0.20 405	0.20 295	0.17 271	0.20 313	0.14 184

CoDeX	0.47 292	0.20 155	0.49 295	0.42 288	0.25 211	0.75 386	0.36 259	1.27 471	0.80 296	0.82 329	0.96 328	0.62 246	0.57 309	0.60 232	0.36 235	0.17 244	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.16 205	0.14 184

riskmin	0.38 194	0.20 155	0.39 157	0.32 33	0.23 150	0.53 267	0.30 150	0.63 161	0.80 296	0.49 146	0.56 153	0.73 313	0.58 318	0.55 169	0.36 235	0.17 244	0.11 131	0.19 265	0.13 135	0.19 297	0.20 345

Patchmatch Stereo++	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207
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
ROB_FTStereo_v2	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.31 172	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.57 206	0.38 198	0.57 191	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

iGMRVC	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.30 150	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

RAFT-RH_RVC	0.56 385	0.17 61	0.41 178	0.37 125	0.23 150	0.57 296	0.24 71	0.60 141	0.70 231	1.19 477	3.94 544	0.56 201	0.38 198	0.65 279	0.36 235	0.13 58	0.11 131	0.20 295	0.14 165	0.12 43	0.13 140

IRAFT_RVC	0.42 240	0.20 155	0.48 283	0.44 327	0.24 179	0.27 56	0.54 429	0.74 252	0.77 275	0.76 293	0.80 245	0.73 313	0.51 276	0.70 320	0.36 235	0.17 244	0.10 51	0.21 336	0.16 222	0.16 205	0.14 184

RAFT-345	0.40 222	0.18 84	0.40 168	0.38 154	0.22 110	0.33 136	0.26 90	0.61 147	0.51 159	0.74 284	1.79 497	0.45 155	0.33 163	0.66 287	0.36 235	0.14 97	0.11 131	0.18 225	0.14 165	0.13 77	0.13 140

iRAFT	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.22 43	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.58 214	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

RAFT-IKP	0.35 144	0.23 252	0.47 263	0.41 248	0.22 110	0.24 25	0.28 124	0.59 131	0.36 84	0.63 198	0.73 200	0.57 206	0.38 198	0.58 211	0.36 235	0.18 274	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.20 313	0.15 207

RALCasStereoNet	0.36 162	0.21 192	0.37 126	0.42 288	0.26 252	0.35 154	0.38 295	0.63 161	0.64 207	0.50 149	0.72 196	0.51 183	0.29 126	0.59 226	0.36 235	0.16 206	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.17 239	0.16 253

HCRNet	0.44 257	0.34 405	0.41 178	0.53 451	0.26 252	0.53 267	0.29 134	0.83 289	0.63 200	0.71 260	0.81 252	0.77 333	0.50 271	0.66 287	0.36 235	0.24 394	0.16 345	0.24 385	0.20 353	0.21 336	0.18 289

MIPNet	0.37 179	0.21 192	0.59 357	0.39 182	0.25 211	0.50 251	0.28 124	0.77 268	0.70 231	0.65 217	0.60 163	0.40 123	0.49 260	0.44 92	0.37 251	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.14 120	0.13 140

NRIStereo	0.36 162	0.20 155	0.45 234	0.41 248	0.23 150	0.34 146	0.26 90	0.65 175	0.55 174	0.64 208	0.63 170	0.56 201	0.37 194	0.65 279	0.37 251	0.15 158	0.11 131	0.18 225	0.15 190	0.17 239	0.14 184

ASMatch	0.48 304	0.19 120	0.45 234	0.39 182	0.28 304	0.37 168	0.26 90	0.74 252	0.68 223	0.76 293	2.34 512	0.61 240	0.52 278	0.62 248	0.37 251	0.14 97	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.21 363

PFNet	0.42 240	0.18 84	0.58 356	0.43 308	0.24 179	0.43 216	0.32 192	0.74 252	0.78 285	1.00 432	0.74 209	0.68 281	0.39 209	0.72 330	0.37 251	0.16 206	0.10 51	0.20 295	0.15 190	0.16 205	0.13 140

TestStereo	0.38 194	0.31 388	0.40 168	0.45 350	0.20 73	0.40 192	0.37 273	0.66 184	0.65 212	0.53 161	0.78 232	0.47 166	0.40 215	0.55 169	0.37 251	0.18 274	0.13 251	0.20 295	0.15 190	0.22 358	0.13 140

ARAFT	0.47 292	0.24 289	0.79 445	0.42 288	0.25 211	0.55 278	0.55 433	0.75 258	0.81 304	0.89 381	0.75 211	0.73 313	0.47 252	0.88 405	0.37 251	0.15 158	0.12 186	0.23 370	0.22 392	0.14 120	0.13 140

SFCPSM	0.47 292	0.21 192	0.55 342	0.40 217	0.27 281	0.87 427	0.37 273	1.33 481	0.77 275	0.80 309	0.84 267	0.54 195	0.49 260	0.57 191	0.37 251	0.18 274	0.13 251	0.18 225	0.20 353	0.16 205	0.15 207

DN-CSS_ROB	0.43 250	0.26 331	0.62 367	0.40 217	0.29 330	0.44 224	0.27 106	0.77 268	0.75 260	0.72 272	1.09 390	0.48 171	0.43 229	0.69 314	0.37 251	0.15 158	0.12 186	0.21 336	0.19 328	0.18 263	0.16 253

rvit_0105_5	0.42 240	0.31 388	0.73 424	0.50 415	0.29 330	0.44 224	0.42 354	0.61 147	0.74 257	0.51 152	0.51 129	0.60 235	0.47 252	0.57 191	0.38 259	0.27 423	0.25 447	0.25 398	0.23 405	0.22 358	0.18 289

test_sample2	0.42 240	0.22 231	0.43 210	0.33 45	0.21 91	0.58 301	0.39 318	0.95 338	0.67 218	0.63 198	0.77 221	0.69 285	0.57 309	0.61 240	0.38 259	0.19 304	0.14 285	0.18 225	0.16 222	0.19 297	0.18 289

MIM_Stereo	0.38 194	0.17 61	0.53 333	0.37 125	0.24 179	0.27 56	0.24 71	0.70 227	0.54 169	0.72 272	1.00 349	0.63 248	0.29 126	0.64 272	0.38 259	0.13 58	0.14 285	0.17 180	0.16 222	0.14 120	0.11 64

IPLGR	0.39 210	0.21 192	0.63 376	0.39 182	0.22 110	0.49 248	0.29 134	0.76 265	0.74 257	0.78 303	0.77 221	0.44 153	0.42 223	0.47 116	0.38 259	0.13 58	0.12 186	0.16 142	0.14 165	0.15 166	0.13 140

CRE-IMP	0.36 162	0.23 252	0.49 295	0.42 288	0.24 179	0.41 206	0.21 34	0.57 120	0.41 118	0.65 217	0.72 196	0.53 191	0.37 194	0.61 240	0.38 259	0.17 244	0.11 131	0.19 265	0.15 190	0.21 336	0.18 289

Anonymous3	0.46 277	0.34 405	0.86 456	0.50 415	0.37 418	0.81 408	0.50 403	0.72 239	0.65 212	0.51 152	0.65 176	0.45 155	0.45 243	0.64 272	0.38 259	0.24 394	0.24 439	0.22 350	0.21 374	0.23 375	0.23 387

FACV-RUCA	0.43 250	0.28 362	0.47 263	0.45 350	0.33 393	0.58 301	0.34 213	0.82 286	0.73 250	0.57 173	0.84 267	0.47 166	0.50 271	0.54 164	0.39 265	0.22 368	0.15 314	0.35 468	0.16 222	0.28 417	0.21 363

rvit_0105_3	0.47 292	0.34 405	0.77 443	0.54 457	0.31 366	0.49 248	0.47 384	0.63 161	0.79 294	0.65 217	0.59 161	0.64 255	0.50 271	0.65 279	0.39 265	0.29 440	0.27 461	0.29 444	0.28 453	0.21 336	0.20 345

PSM-softLoss	0.38 194	0.20 155	0.48 283	0.41 248	0.26 252	0.30 97	0.35 237	0.69 212	0.46 145	0.62 190	0.82 256	0.59 229	0.33 163	0.70 320	0.39 265	0.19 304	0.12 186	0.20 295	0.18 298	0.16 205	0.22 381

KMStereo	0.38 194	0.20 155	0.48 283	0.41 248	0.26 252	0.30 97	0.35 237	0.69 212	0.46 145	0.62 190	0.82 256	0.59 229	0.33 163	0.70 320	0.39 265	0.19 304	0.12 186	0.20 295	0.18 298	0.16 205	0.22 381

DeepStereo_RVC	0.36 162	0.21 192	0.47 263	0.40 217	0.24 179	0.26 43	0.22 43	0.60 141	0.38 103	0.69 247	0.67 187	0.57 206	0.51 276	0.56 179	0.39 265	0.16 206	0.12 186	0.18 225	0.15 190	0.19 297	0.18 289

rafts_anoy	0.37 179	0.21 192	0.36 110	0.41 248	0.26 252	0.30 97	0.33 202	0.67 194	0.90 361	0.58 175	0.66 183	0.45 155	0.33 163	0.47 116	0.39 265	0.16 206	0.11 131	0.21 336	0.23 405	0.17 239	0.14 184

iResNetv2_ROB	0.52 354	0.27 348	0.69 407	0.38 154	0.25 211	0.62 330	0.35 237	1.17 433	1.01 415	0.99 427	1.06 380	0.88 372	0.67 374	0.66 287	0.39 265	0.19 304	0.13 251	0.15 117	0.11 75	0.18 263	0.16 253

xyz-stereo	4.23 551	0.17 61	61.76 577	0.34 56	0.16 7	12.16 561	0.37 273	0.58 126	0.68 223	1.01 437	3.36 537	0.77 333	0.82 438	1.21 476	0.40 272	0.12 30	0.10 51	0.16 142	0.11 75	0.13 77	0.10 28

11t1	0.36 162	0.21 192	0.42 199	0.35 90	0.22 110	0.62 330	0.29 134	0.69 212	0.43 128	0.60 181	0.53 142	0.53 191	0.48 257	0.56 179	0.40 272	0.18 274	0.14 285	0.16 142	0.13 135	0.17 239	0.17 271

DRaft	0.49 322	0.17 61	0.47 263	0.37 125	0.25 211	0.58 301	0.40 329	0.65 175	0.85 327	1.02 440	1.75 496	0.50 179	0.82 438	0.63 259	0.40 272	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.16 222	0.14 120	0.15 207

raft+_RVC	0.38 194	0.19 120	0.35 103	0.37 125	0.25 211	0.45 232	0.37 273	0.78 274	0.89 358	0.51 152	0.78 232	0.50 179	0.29 126	0.53 158	0.40 272	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.12 107

CASS	0.45 267	0.27 348	0.42 199	0.48 386	0.22 110	0.61 322	0.34 213	0.97 345	0.62 189	0.71 260	0.85 277	0.61 240	0.55 300	0.57 191	0.41 276	0.29 440	0.16 345	0.22 350	0.18 298	0.22 358	0.28 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 304	0.77 506	0.50 308	0.48 386	0.31 366	0.41 206	0.34 213	0.70 227	0.92 373	0.65 217	0.60 163	0.58 214	0.43 229	0.63 259	0.41 276	0.32 461	0.15 314	0.66 517	0.19 328	0.36 461	0.21 363

GANet-ADL	0.42 240	0.25 312	0.45 234	0.43 308	0.29 330	0.54 273	0.35 237	0.89 313	0.86 332	0.63 198	0.72 196	0.68 281	0.42 223	0.52 149	0.41 276	0.21 343	0.14 285	0.15 117	0.13 135	0.18 263	0.19 322

GMStereo	0.39 210	0.37 422	0.54 337	0.40 217	0.26 252	0.42 213	0.36 259	0.59 131	1.04 428	0.55 167	0.51 129	0.37 101	0.35 174	0.54 164	0.41 276	0.19 304	0.13 251	0.16 142	0.17 271	0.24 388	0.18 289
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo05	0.44 257	0.21 192	0.45 234	0.41 248	0.28 304	0.41 206	0.50 403	0.93 326	1.09 450	0.76 293	0.61 166	0.51 183	0.57 309	0.73 335	0.42 280	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.15 207

IER	0.46 277	0.23 252	0.50 308	0.38 154	0.28 304	0.69 364	0.35 237	0.80 281	0.66 215	0.83 341	0.94 315	0.75 321	0.77 423	0.60 232	0.42 280	0.17 244	0.14 285	0.17 180	0.17 271	0.17 239	0.15 207

DEmStereo	0.48 304	0.17 61	0.50 308	0.38 154	0.25 211	0.59 314	0.34 213	0.63 161	0.74 257	0.89 381	1.66 489	0.58 214	1.06 481	0.60 232	0.42 280	0.14 97	0.11 131	0.16 142	0.16 222	0.14 120	0.15 207

THIR-Stereo	0.50 338	0.18 84	0.45 234	0.38 154	0.23 150	0.75 386	0.67 461	0.66 184	0.87 341	1.02 440	1.40 463	0.72 302	0.76 417	0.62 248	0.42 280	0.15 158	0.11 131	0.17 180	0.18 298	0.14 120	0.15 207

DIP-Stereo	0.39 210	0.21 192	0.50 308	0.41 248	0.28 304	0.62 330	0.27 106	0.77 268	0.40 114	0.64 208	0.86 280	0.52 187	0.33 163	0.66 287	0.42 280	0.15 158	0.13 251	0.17 180	0.14 165	0.15 166	0.15 207
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_stereo_0075_2	0.47 292	0.37 422	0.70 411	0.53 451	0.46 472	0.43 216	0.36 259	0.81 284	0.67 218	0.55 167	0.74 209	0.59 229	0.43 229	0.63 259	0.43 285	0.32 461	0.23 431	0.35 468	0.25 429	0.30 430	0.25 402

test_sample5	0.47 292	0.26 331	0.49 295	0.36 109	0.22 110	0.64 346	0.39 318	1.13 409	0.81 304	0.77 299	0.94 315	0.64 255	0.54 294	0.65 279	0.43 285	0.21 343	0.16 345	0.22 350	0.20 353	0.22 358	0.20 345

H2IRNET	0.37 179	0.20 155	0.33 77	0.38 154	0.25 211	0.27 56	0.23 57	0.59 131	0.72 243	0.39 108	0.90 304	0.74 319	0.55 300	0.52 149	0.43 285	0.15 158	0.13 251	0.18 225	0.20 353	0.16 205	0.13 140

DualNet	0.48 304	0.26 331	0.49 295	0.36 109	0.22 110	0.64 346	0.39 318	1.13 409	0.81 304	0.80 309	1.03 364	0.64 255	0.54 294	0.65 279	0.43 285	0.21 343	0.16 345	0.22 350	0.20 353	0.22 358	0.20 345

GMStereo_Zeroshot	0.49 322	0.44 455	0.74 429	0.49 401	0.27 281	0.56 291	0.29 134	0.73 250	0.76 268	0.86 359	0.94 315	0.91 383	0.36 190	0.74 342	0.43 285	0.26 414	0.14 285	0.26 416	0.15 190	0.36 461	0.18 289

PCWNet_CMD	0.48 304	0.24 289	0.52 325	0.39 182	0.27 281	0.63 339	0.30 150	0.95 338	0.96 393	0.86 359	1.07 383	0.79 337	0.44 238	0.57 191	0.43 285	0.17 244	0.12 186	0.21 336	0.16 222	0.24 388	0.19 322

CFNet_ucs	0.50 338	0.24 289	0.55 342	0.38 154	0.31 366	0.58 301	0.33 202	0.98 348	0.93 379	0.88 377	1.19 428	0.80 345	0.49 260	0.63 259	0.43 285	0.21 343	0.15 314	0.26 416	0.18 298	0.26 404	0.22 381

anonymousa	0.49 322	0.20 155	0.42 199	0.38 154	0.23 150	0.91 429	0.35 237	0.75 258	0.62 189	0.85 352	1.54 482	1.06 424	0.66 371	0.51 143	0.43 285	0.16 206	0.13 251	0.19 265	0.21 374	0.16 205	0.14 184

BSDual-CNN	0.46 277	0.25 312	0.43 210	0.45 350	0.28 304	0.77 393	0.40 329	0.94 331	0.76 268	0.75 286	0.80 245	0.76 327	0.54 294	0.64 272	0.43 285	0.20 327	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.18 263	0.18 289

psmg	0.49 322	0.25 312	0.43 210	0.41 248	0.28 304	0.85 423	0.43 361	0.99 350	0.76 268	0.91 393	0.94 315	0.76 327	0.54 294	0.64 272	0.43 285	0.20 327	0.15 314	0.20 295	0.20 353	0.18 263	0.18 289

DAS	0.51 345	0.25 312	0.60 362	0.48 386	0.31 366	0.58 301	0.41 344	0.83 289	0.97 396	0.89 381	1.12 397	0.70 289	0.75 414	0.82 375	0.43 285	0.17 244	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.20 313	0.18 289

SepStereo	0.51 345	0.25 312	0.60 362	0.48 386	0.31 366	0.58 301	0.41 344	0.83 289	0.97 396	0.89 381	1.12 397	0.70 289	0.75 414	0.93 429	0.43 285	0.17 244	0.13 251	0.18 225	0.15 190	0.20 313	0.18 289

GES	0.44 257	0.23 252	0.57 352	0.40 217	0.30 344	0.59 314	0.36 259	0.96 342	0.68 223	0.74 284	0.83 262	0.47 166	0.48 257	0.67 298	0.43 285	0.22 368	0.16 345	0.17 180	0.16 222	0.18 263	0.23 387

MSMDNet	0.48 304	0.24 289	0.52 325	0.39 182	0.27 281	0.63 339	0.30 150	0.96 342	0.96 393	0.86 359	1.07 383	0.79 337	0.44 238	0.57 191	0.43 285	0.17 244	0.12 186	0.20 295	0.16 222	0.23 375	0.19 322

HITNet	0.41 233	0.26 331	0.45 234	0.33 45	0.17 17	0.63 339	0.30 150	0.93 326	0.64 207	0.71 260	0.82 256	0.64 255	0.52 278	0.59 226	0.43 285	0.14 97	0.10 51	0.15 117	0.13 135	0.19 297	0.12 107
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
iResNet_ROB	0.52 354	0.21 192	0.53 333	0.37 125	0.21 91	0.61 322	0.29 134	1.51 510	1.32 488	0.90 388	1.02 360	0.80 345	0.62 341	0.76 352	0.43 285	0.16 206	0.12 186	0.13 51	0.09 9	0.15 166	0.18 289

xyz-stereo-finetune2	0.36 162	0.19 120	0.38 138	0.32 33	0.19 49	0.82 416	0.29 134	0.52 102	0.32 54	0.51 152	0.78 232	0.43 147	0.45 243	0.69 314	0.44 301	0.13 58	0.12 186	0.17 180	0.13 135	0.12 43	0.13 140

test_sample4	0.47 292	0.26 331	0.50 308	0.35 90	0.22 110	0.69 364	0.38 295	1.15 422	0.81 304	0.78 303	0.82 256	0.62 246	0.53 282	0.63 259	0.44 301	0.21 343	0.15 314	0.21 336	0.19 328	0.21 336	0.19 322

test_sample1	0.42 240	0.22 231	0.46 251	0.34 56	0.23 150	0.58 301	0.35 237	0.99 350	0.49 153	0.62 190	0.75 211	0.69 285	0.61 335	0.58 211	0.44 301	0.18 274	0.14 285	0.17 180	0.15 190	0.17 239	0.17 271

MyStereo04	0.44 257	0.22 231	0.44 222	0.42 288	0.28 304	0.40 192	0.50 403	1.00 354	1.08 448	0.62 190	0.58 160	0.55 198	0.57 309	0.71 325	0.44 301	0.14 97	0.13 251	0.18 225	0.17 271	0.17 239	0.16 253

CIPLG	0.41 233	0.21 192	0.63 376	0.45 350	0.33 393	0.52 259	0.33 202	0.65 175	0.60 187	0.82 329	0.96 328	0.46 163	0.32 153	0.55 169	0.44 301	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.14 184

CFNet_pseudo	0.46 277	0.24 289	0.52 325	0.37 125	0.27 281	0.58 301	0.30 150	0.86 299	0.88 345	0.82 329	1.03 364	0.75 321	0.47 252	0.58 211	0.44 301	0.17 244	0.12 186	0.24 385	0.16 222	0.24 388	0.19 322

FENet	0.42 240	0.22 231	0.38 138	0.39 182	0.24 179	0.55 278	0.32 192	0.79 278	0.70 231	0.71 260	0.72 196	0.63 248	0.57 309	0.62 248	0.44 301	0.19 304	0.13 251	0.19 265	0.17 271	0.18 263	0.19 322

GANet-RSSM	0.47 292	0.21 192	0.37 126	0.38 154	0.25 211	0.58 301	0.36 259	1.07 386	0.78 285	0.68 238	1.01 352	0.86 361	0.67 374	0.62 248	0.44 301	0.21 343	0.15 314	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.17 271

ccs_rob	0.46 277	0.24 289	0.52 325	0.37 125	0.27 281	0.58 301	0.31 172	0.86 299	0.88 345	0.82 329	1.02 360	0.75 321	0.47 252	0.58 211	0.44 301	0.17 244	0.12 186	0.24 385	0.16 222	0.24 388	0.19 322

1test111	0.36 162	0.23 252	0.33 77	0.41 248	0.22 110	0.55 278	0.38 295	0.85 295	0.54 169	0.41 118	0.50 120	0.34 80	0.49 260	0.55 169	0.45 310	0.16 206	0.10 51	0.19 265	0.13 135	0.18 263	0.17 271

mmm	0.44 257	0.27 348	0.46 251	0.38 154	0.24 179	0.61 322	0.35 237	0.94 331	0.53 165	0.72 272	1.05 374	0.63 248	0.50 271	0.57 191	0.45 310	0.18 274	0.15 314	0.23 370	0.20 353	0.20 313	0.18 289

qqq	0.40 222	0.26 331	0.44 222	0.36 109	0.22 110	0.46 237	0.36 259	0.85 295	0.54 169	0.56 170	0.69 190	0.65 268	0.53 282	0.55 169	0.45 310	0.17 244	0.16 345	0.20 295	0.19 328	0.18 263	0.17 271

hknet	0.49 322	0.25 312	0.51 320	0.45 350	0.29 330	0.77 393	0.40 329	0.94 331	0.83 314	0.75 286	0.80 245	0.97 398	0.61 335	0.73 335	0.45 310	0.18 274	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.18 263	0.18 289

IPLG	0.39 210	0.20 155	0.59 357	0.40 217	0.24 179	0.54 273	0.27 106	0.75 258	0.63 200	0.84 348	0.81 252	0.32 64	0.32 153	0.60 232	0.45 310	0.13 58	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.13 77	0.12 107

ACRE	0.40 222	0.21 192	0.65 387	0.45 350	0.33 393	0.51 255	0.33 202	0.66 184	0.63 200	0.80 309	0.92 311	0.45 155	0.32 153	0.52 149	0.45 310	0.16 206	0.12 186	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.14 184

CrosDoStereo	0.50 338	0.18 84	0.45 234	0.38 154	0.24 179	0.40 192	1.18 520	0.67 194	0.86 332	0.94 408	1.37 457	0.63 248	0.77 423	0.65 279	0.45 310	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.18 298	0.14 120	0.14 184

DeepStereo_LL	0.50 338	0.18 84	0.45 234	0.38 154	0.24 179	0.40 192	1.18 520	0.67 194	0.86 332	0.94 408	1.37 457	0.63 248	0.77 423	0.65 279	0.45 310	0.15 158	0.12 186	0.17 180	0.18 298	0.14 120	0.14 184

FADNet-RVC-Resample	0.56 385	0.33 400	1.16 486	0.49 401	0.34 402	0.71 374	0.43 361	1.01 363	0.93 379	0.82 329	0.87 288	0.74 319	0.67 374	0.73 335	0.45 310	0.18 274	0.18 381	0.26 416	0.27 448	0.26 404	0.27 416

UCFNet_RVC	0.49 322	0.26 331	0.35 103	0.39 182	0.26 252	0.64 346	0.36 259	1.15 422	0.84 319	0.67 232	0.88 296	0.88 372	0.59 325	0.58 211	0.45 310	0.24 394	0.17 364	0.27 428	0.27 448	0.25 398	0.23 387

test_sample6	0.49 322	0.26 331	0.50 308	0.37 125	0.22 110	0.63 339	0.40 329	1.12 407	0.83 314	0.80 309	1.03 364	0.66 273	0.55 300	0.67 298	0.46 320	0.22 368	0.16 345	0.22 350	0.22 392	0.23 375	0.21 363

test_sample3	0.46 277	0.25 312	0.50 308	0.35 90	0.23 150	0.69 364	0.37 273	1.15 422	0.81 304	0.75 286	0.79 242	0.66 273	0.49 260	0.63 259	0.46 320	0.21 343	0.15 314	0.20 295	0.19 328	0.21 336	0.19 322

DispNO	0.47 292	0.23 252	0.71 416	0.39 182	0.31 366	0.60 320	0.38 295	0.89 313	0.77 275	0.75 286	0.84 267	0.72 302	0.54 294	0.73 335	0.46 320	0.19 304	0.14 285	0.20 295	0.18 298	0.16 205	0.17 271

x	0.39 210	0.24 289	0.41 178	0.34 56	0.23 150	0.52 259	0.32 192	0.86 299	0.52 162	0.57 173	0.70 193	0.59 229	0.50 271	0.49 130	0.46 320	0.17 244	0.15 314	0.17 180	0.15 190	0.17 239	0.16 253

IPLGR_C	0.40 222	0.21 192	0.64 381	0.45 350	0.33 393	0.52 259	0.34 213	0.66 184	0.62 189	0.82 329	0.92 311	0.45 155	0.32 153	0.52 149	0.46 320	0.17 244	0.12 186	0.15 117	0.14 165	0.13 77	0.14 184

AdaStereo	0.50 338	0.32 392	0.47 263	0.48 386	0.25 211	0.67 360	0.32 192	1.17 433	0.88 345	0.75 286	0.99 347	0.75 321	0.49 260	0.67 298	0.46 320	0.27 423	0.12 186	0.28 436	0.18 298	0.23 375	0.18 289
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.
HSM	0.51 345	0.24 289	0.41 178	0.39 182	0.24 179	0.75 386	0.40 329	1.22 452	0.75 260	0.81 320	0.91 307	1.21 452	0.69 384	0.87 402	0.46 320	0.17 244	0.13 251	0.17 180	0.14 165	0.17 239	0.17 271

DCVSM-stereo	0.49 322	0.27 348	0.53 333	0.39 182	0.29 330	0.51 255	0.26 90	0.75 258	0.75 260	1.11 467	0.75 211	1.05 422	0.72 405	0.60 232	0.47 327	0.20 327	0.19 395	0.24 385	0.20 353	0.25 398	0.30 437

RAFT + AFF	0.53 360	0.29 374	0.75 433	0.51 431	0.32 382	0.63 339	0.60 448	1.00 354	0.91 368	0.78 303	0.87 288	0.83 350	0.58 318	0.80 369	0.47 327	0.17 244	0.20 405	0.23 370	0.22 392	0.18 263	0.18 289

PSMNet-RSSM	0.48 304	0.22 231	0.38 138	0.42 288	0.25 211	0.50 251	0.37 273	1.10 396	0.77 275	0.70 253	1.06 380	0.84 354	0.64 358	0.62 248	0.47 327	0.23 383	0.15 314	0.23 370	0.25 429	0.20 313	0.19 322

NOSS_ROB	0.57 392	0.39 438	0.39 157	0.44 327	0.30 344	0.73 382	0.54 429	1.03 370	1.08 448	0.67 232	0.87 288	0.76 327	0.57 309	0.77 359	0.47 327	0.38 488	0.38 503	0.44 494	0.42 502	0.37 466	0.34 459

pcwnet_v2	0.58 399	0.28 362	0.84 450	0.45 350	0.35 408	0.61 322	0.35 237	1.27 471	1.21 469	0.99 427	1.27 440	0.72 302	0.58 318	0.67 298	0.48 331	0.27 423	0.21 415	0.24 385	0.23 405	0.29 421	0.29 429

HSM-Net_RVC	0.53 360	0.22 231	0.35 103	0.37 125	0.21 91	0.85 423	0.37 273	1.23 456	0.93 379	0.90 388	1.15 415	1.26 456	0.63 347	0.72 330	0.48 331	0.17 244	0.13 251	0.16 142	0.15 190	0.17 239	0.15 207
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LL-Strereo	0.57 392	0.27 348	0.68 401	0.48 386	0.34 402	0.39 188	0.48 392	0.94 331	0.97 396	0.83 341	0.78 232	1.10 437	1.18 493	1.33 489	0.49 333	0.17 244	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.16 205	0.17 271

DualNet (step1)	0.57 392	0.36 416	0.72 421	0.38 154	0.30 344	0.71 374	0.43 361	1.06 382	0.88 345	0.92 401	0.86 280	0.85 356	0.69 384	0.68 308	0.50 334	0.41 495	0.20 405	0.40 486	0.41 498	0.36 461	0.33 452

test_sample7	0.52 354	0.29 374	0.50 308	0.36 109	0.27 281	0.62 330	0.41 344	1.06 382	0.88 345	0.92 401	0.86 280	0.85 356	0.69 384	0.68 308	0.50 334	0.26 414	0.20 405	0.27 428	0.26 442	0.27 414	0.24 395

gwcnet-sp	0.48 304	0.23 252	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.81 408	0.41 344	0.89 313	0.84 319	0.91 393	0.76 217	0.66 273	0.61 335	0.66 287	0.50 334	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.18 289

scenet	0.48 304	0.23 252	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.81 408	0.41 344	0.89 313	0.84 319	0.91 393	0.76 217	0.66 273	0.61 335	0.66 287	0.50 334	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.18 289

ssnet	0.48 304	0.23 252	0.70 411	0.40 217	0.26 252	0.81 408	0.41 344	0.89 313	0.84 319	0.91 393	0.76 217	0.66 273	0.61 335	0.66 287	0.50 334	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.18 263	0.18 289

dd	0.43 250	0.38 432	0.55 342	0.44 327	0.25 211	0.47 241	0.38 295	0.70 227	1.05 432	0.59 177	0.65 176	0.42 139	0.39 209	0.66 287	0.50 334	0.24 394	0.15 314	0.21 336	0.15 190	0.22 358	0.18 289

dad	0.58 399	0.50 469	0.64 381	0.43 308	0.30 344	0.59 314	0.36 259	0.78 274	1.25 479	1.01 437	1.17 422	1.15 450	0.53 282	0.68 308	0.50 334	0.35 480	0.23 431	0.37 478	0.21 374	0.29 421	0.20 345

GwcNet-ADL	0.44 257	0.22 231	0.48 283	0.45 350	0.30 344	0.40 192	0.37 273	0.92 324	0.97 396	0.71 260	0.78 232	0.61 240	0.42 223	0.62 248	0.50 334	0.19 304	0.14 285	0.15 117	0.14 165	0.18 263	0.18 289

FADNet	0.61 411	0.51 472	1.10 480	0.45 350	0.44 461	0.65 353	0.41 344	1.19 438	1.05 432	0.70 253	0.84 267	0.98 401	0.66 371	0.82 375	0.50 334	0.29 440	0.30 474	0.27 428	0.30 461	0.46 491	0.35 464

CBMV_ROB	0.59 406	0.37 422	0.38 138	0.39 182	0.28 304	0.74 383	0.28 124	1.00 354	0.98 400	0.94 408	1.25 437	0.81 348	0.78 428	0.87 402	0.50 334	0.36 484	0.37 501	0.43 492	0.40 493	0.33 447	0.30 437

MyStereo8	0.40 222	0.20 155	0.54 337	0.41 248	0.29 330	0.53 267	0.29 134	0.65 175	0.49 153	0.71 260	0.98 342	0.58 214	0.43 229	0.50 136	0.51 344	0.15 158	0.12 186	0.16 142	0.14 165	0.19 297	0.19 322

BUS	0.45 267	0.25 312	0.43 210	0.45 350	0.28 304	0.70 369	0.34 213	0.94 331	0.76 268	0.75 286	0.80 245	0.65 268	0.49 260	0.64 272	0.51 344	0.20 327	0.14 285	0.22 350	0.19 328	0.18 263	0.18 289

NINENet	0.50 338	0.29 374	0.51 320	0.45 350	0.32 382	0.70 369	0.34 213	1.10 396	0.88 345	0.80 309	0.94 315	0.65 268	0.49 260	0.73 335	0.51 344	0.22 368	0.20 405	0.25 398	0.18 298	0.22 358	0.21 363

SACVNet	0.58 399	0.34 405	0.55 342	0.55 461	0.36 412	0.63 339	0.48 392	1.13 409	0.77 275	1.02 440	1.06 380	1.02 414	0.74 410	0.90 413	0.51 344	0.27 423	0.21 415	0.25 398	0.24 420	0.29 421	0.36 466

DeepPruner_ROB	0.53 360	0.34 405	0.59 357	0.41 248	0.30 344	0.50 251	0.43 361	1.19 438	0.70 231	0.85 352	1.05 374	0.86 361	0.55 300	0.84 388	0.51 344	0.29 440	0.23 431	0.22 350	0.22 392	0.26 404	0.25 402

MLCV	0.47 292	0.24 289	0.61 364	0.37 125	0.17 17	0.61 322	0.33 202	0.80 281	0.87 341	0.94 408	1.13 404	0.72 302	0.43 229	0.89 411	0.51 344	0.13 58	0.10 51	0.13 51	0.11 75	0.14 120	0.12 107

iResNet	0.49 322	0.29 374	0.79 445	0.42 288	0.21 91	0.61 322	0.40 329	0.82 286	0.99 405	0.87 367	1.12 397	0.69 285	0.53 282	0.78 363	0.51 344	0.15 158	0.11 131	0.14 77	0.12 101	0.17 239	0.15 207

HBP-ISP	0.59 406	0.45 459	0.43 210	0.45 350	0.33 393	0.70 369	0.28 124	1.11 402	1.00 411	0.83 341	1.18 424	0.65 268	0.68 380	0.88 405	0.52 351	0.35 480	0.38 503	0.47 499	0.41 498	0.38 470	0.31 444

CFNet	0.51 345	0.29 374	0.46 251	0.41 248	0.27 281	0.70 369	0.32 192	1.13 409	1.00 411	0.72 272	1.07 383	0.85 356	0.60 329	0.76 352	0.52 351	0.19 304	0.14 285	0.23 370	0.23 405	0.21 336	0.16 253

CVANet_RVC	0.57 392	0.33 400	0.44 222	0.47 380	0.32 382	0.67 360	0.61 453	1.05 378	0.93 379	0.85 352	1.04 370	1.01 409	0.73 408	0.83 383	0.52 351	0.29 440	0.19 395	0.27 428	0.25 429	0.31 436	0.21 363

G2L-ROB	0.47 292	0.19 120	0.42 199	0.35 90	0.22 110	0.57 296	0.42 354	1.14 418	0.71 242	0.84 348	0.75 211	1.09 434	0.53 282	0.74 342	0.53 354	0.17 244	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.17 239	0.19 322

UGAM	0.52 354	0.22 231	0.46 251	0.45 350	0.25 211	0.41 206	0.52 421	0.62 153	1.16 459	0.76 293	1.13 404	1.32 468	0.57 309	1.00 442	0.53 354	0.17 244	0.14 285	0.25 398	0.21 374	0.15 166	0.13 140

CFNet-ft	0.48 304	0.23 252	0.36 110	0.40 217	0.26 252	0.64 346	0.37 273	0.87 306	0.85 327	0.64 208	1.00 349	1.01 409	0.64 358	0.61 240	0.53 354	0.23 383	0.15 314	0.24 385	0.21 374	0.23 375	0.18 289

BEATNet_4x	0.46 277	0.32 392	0.56 348	0.37 125	0.19 49	0.63 339	0.35 237	1.01 363	0.72 243	0.77 299	0.83 262	0.70 289	0.59 325	0.68 308	0.53 354	0.16 206	0.12 186	0.16 142	0.14 165	0.24 388	0.16 253

CFNet_RVC	0.48 304	0.23 252	0.36 110	0.40 217	0.26 252	0.64 346	0.37 273	0.87 306	0.85 327	0.64 208	1.00 349	1.01 409	0.64 358	0.61 240	0.53 354	0.23 383	0.15 314	0.24 385	0.21 374	0.23 375	0.18 289

rvit_105_1	0.54 372	0.40 443	0.76 438	0.58 471	0.37 418	0.59 314	0.68 466	0.70 227	0.94 386	0.82 329	0.69 190	0.73 313	0.58 318	0.78 363	0.54 359	0.32 461	0.29 470	0.31 453	0.34 479	0.23 375	0.20 345

AACVNet	0.50 338	0.23 252	0.49 295	0.46 371	0.29 330	0.52 259	0.38 295	0.90 318	0.55 174	0.81 320	1.03 364	1.00 405	0.70 397	0.83 383	0.54 359	0.21 343	0.18 381	0.24 385	0.18 298	0.23 375	0.20 345

ICVP	0.46 277	0.25 312	0.38 138	0.48 386	0.28 304	0.58 301	0.43 361	1.00 354	0.70 231	0.67 232	0.95 324	0.75 321	0.55 300	0.53 158	0.54 359	0.23 383	0.17 364	0.19 265	0.17 271	0.19 297	0.20 345
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.47 292	0.23 252	0.41 178	0.39 182	0.23 150	0.59 314	0.37 273	0.88 311	0.85 327	0.72 272	1.05 374	0.94 391	0.62 341	0.56 179	0.54 359	0.21 343	0.14 285	0.17 180	0.19 328	0.15 166	0.15 207

DMCA	0.45 267	0.26 331	0.50 308	0.38 154	0.28 304	0.51 255	0.34 213	0.93 326	0.68 223	0.75 286	0.83 262	0.79 337	0.53 282	0.51 143	0.54 359	0.21 343	0.16 345	0.21 336	0.16 222	0.19 297	0.21 363

SMFormer	0.51 345	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.55 364	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.16 222	0.18 263	0.18 289

tta	0.51 345	0.23 252	0.62 367	0.34 56	0.20 73	0.62 330	0.34 213	1.21 444	1.02 418	0.81 320	1.01 352	0.71 293	0.65 364	0.84 388	0.55 364	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.16 222	0.15 166	0.14 184

HI	0.45 267	0.21 192	0.36 110	0.34 56	0.35 408	0.28 73	0.31 172	0.72 239	0.46 145	0.87 367	1.13 404	1.09 434	0.76 417	0.69 314	0.56 366	0.12 30	0.10 51	0.17 180	0.17 271	0.17 239	0.15 207

CoSv	0.45 267	0.21 192	0.36 110	0.34 56	0.35 408	0.28 73	0.31 172	0.72 239	0.46 145	0.87 367	1.13 404	1.09 434	0.76 417	0.69 314	0.56 366	0.12 30	0.10 51	0.17 180	0.17 271	0.17 239	0.15 207

ToySt	0.49 322	0.27 348	0.75 433	0.40 217	0.27 281	0.64 346	0.49 398	0.84 292	0.77 275	0.60 181	0.83 262	0.88 372	0.66 371	0.70 320	0.56 366	0.16 206	0.17 364	0.21 336	0.20 353	0.21 336	0.19 322

ISRNet	0.56 385	0.24 289	0.66 393	0.56 464	0.36 412	0.44 224	0.25 79	0.82 286	0.84 319	1.07 457	1.25 437	0.91 383	0.60 329	0.66 287	0.58 369	0.35 480	0.26 453	0.36 473	0.33 477	0.30 430	0.42 486

Anonymous_2	0.82 456	0.44 455	0.63 376	0.40 217	0.43 454	0.80 403	0.52 421	0.72 239	0.77 275	0.71 260	0.60 163	0.87 367	0.76 417	0.75 348	0.58 369	0.52 511	0.54 524	0.54 511	4.82 562	0.56 508	0.40 482

DSFCA	0.55 374	0.25 312	0.62 367	0.40 217	0.36 412	0.74 383	0.52 421	1.04 373	0.82 309	1.06 454	0.84 267	0.89 376	0.63 347	0.99 439	0.58 369	0.25 404	0.21 415	0.21 336	0.21 374	0.21 336	0.19 322

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 423	0.81 509	0.73 424	0.53 451	0.37 418	1.40 495	0.53 425	1.04 373	0.79 294	0.88 377	0.94 315	0.95 393	0.53 282	0.93 429	0.58 369	0.39 490	0.30 474	0.57 513	0.31 468	0.53 504	0.30 437

TDLM	0.57 392	0.33 400	0.49 295	0.51 431	0.30 344	0.66 356	0.73 483	1.03 370	1.01 415	0.82 329	1.10 392	0.84 354	0.70 397	0.86 400	0.58 369	0.28 433	0.17 364	0.25 398	0.22 392	0.26 404	0.19 322

ttt	0.51 345	0.25 312	0.43 210	0.38 154	0.24 179	0.65 353	0.38 295	1.18 436	1.05 432	0.72 272	1.08 386	0.63 248	0.49 260	0.84 388	0.59 374	0.24 394	0.21 415	0.22 350	0.20 353	0.24 388	0.24 395

DMCA-RVC	0.51 345	0.30 383	0.59 357	0.50 415	0.32 382	0.54 273	0.38 295	0.86 299	0.68 223	0.94 408	0.86 280	0.91 383	0.68 380	0.70 320	0.59 374	0.23 383	0.18 381	0.31 453	0.23 405	0.26 404	0.19 322

PS-NSSS	0.58 399	0.44 455	0.62 367	0.42 288	0.33 393	0.66 356	0.58 443	1.02 366	0.86 332	0.77 299	1.28 442	0.72 302	0.64 358	0.82 375	0.59 374	0.31 450	0.26 453	0.40 486	0.27 448	0.33 447	0.26 407

DFGA-Net	0.45 267	0.29 374	0.80 447	0.42 288	0.32 382	0.53 267	0.35 237	0.78 274	0.89 358	0.66 229	0.75 211	0.48 171	0.39 209	0.74 342	0.60 377	0.15 158	0.13 251	0.19 265	0.18 298	0.20 313	0.17 271

G2L-Stereo_test	0.48 304	0.20 155	0.40 168	0.34 56	0.23 150	0.57 296	0.58 443	1.10 396	0.77 275	0.86 359	0.94 315	0.95 393	0.54 294	0.68 308	0.60 377	0.16 206	0.12 186	0.14 77	0.12 101	0.15 166	0.15 207

DDVS	0.52 354	0.30 383	0.56 348	0.41 248	0.31 366	0.71 374	0.34 213	0.91 322	0.67 218	0.85 352	0.89 300	1.12 441	0.46 248	0.86 400	0.60 377	0.22 368	0.16 345	0.22 350	0.18 298	0.25 398	0.26 407

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 360	0.32 392	0.64 381	0.44 327	0.30 344	0.66 356	0.44 370	1.04 373	0.88 345	0.91 393	0.91 307	0.99 402	0.60 329	0.68 308	0.60 377	0.21 343	0.17 364	0.22 350	0.22 392	0.21 336	0.21 363
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psm_up	0.55 374	0.26 331	0.47 263	0.49 401	0.32 382	0.65 353	0.56 439	1.04 373	0.82 309	0.82 329	0.88 296	1.01 409	0.94 467	0.74 342	0.61 381	0.21 343	0.25 447	0.26 416	0.23 405	0.21 336	0.20 345

STTStereo	0.55 374	0.37 422	0.76 438	0.44 327	0.31 366	0.60 320	0.44 370	0.96 342	0.86 332	0.99 427	0.90 304	0.96 396	0.58 318	0.71 325	0.61 381	0.25 404	0.23 431	0.26 416	0.32 474	0.24 388	0.23 387

CSP-Net	0.56 385	0.27 348	0.49 295	0.41 248	0.28 304	1.22 484	0.50 403	1.23 456	0.72 243	0.95 415	0.95 324	0.89 376	0.62 341	0.83 383	0.62 383	0.26 414	0.17 364	0.17 180	0.17 271	0.18 263	0.17 271

UNet	0.54 372	0.26 331	0.66 393	0.44 327	0.40 436	0.99 447	0.41 344	0.98 348	0.75 260	0.83 341	0.89 300	1.04 418	0.72 405	0.73 335	0.62 383	0.19 304	0.14 285	0.20 295	0.17 271	0.20 313	0.17 271

SGM-Forest	0.62 412	0.32 392	0.39 157	0.43 308	0.30 344	1.02 451	0.55 433	1.09 394	1.05 432	1.06 454	1.18 424	1.10 437	0.67 374	0.88 405	0.62 383	0.31 450	0.33 494	0.33 464	0.30 461	0.30 430	0.28 423
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.76 443	0.75 504	1.08 479	1.01 522	0.90 516	0.69 364	0.50 403	1.11 402	1.03 423	0.78 303	1.11 393	0.80 345	0.72 405	0.88 405	0.63 386	0.53 515	0.27 461	0.76 519	0.46 504	0.66 515	0.47 503

PSMNet-ADL	0.48 304	0.27 348	0.40 168	0.48 386	0.30 344	0.68 362	0.37 273	0.90 318	0.80 296	0.61 188	0.80 245	0.92 387	0.62 341	0.72 330	0.63 386	0.23 383	0.18 381	0.18 225	0.20 353	0.22 358	0.20 345

CBMV	0.64 415	0.35 411	0.41 178	0.42 288	0.25 211	1.01 449	0.77 487	1.13 409	1.09 450	1.17 473	1.22 430	1.04 418	0.75 414	0.88 405	0.63 386	0.28 433	0.30 474	0.34 466	0.30 461	0.26 404	0.26 407
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.62 412	0.34 405	1.00 471	0.43 308	0.31 366	1.20 482	0.40 329	0.75 258	0.83 314	0.64 208	0.77 221	2.10 515	1.03 478	0.81 372	0.64 389	0.21 343	0.17 364	0.18 225	0.18 298	0.21 336	0.21 363

SQANet	0.82 456	0.74 503	0.67 397	1.13 525	0.98 524	1.11 469	0.47 384	1.07 386	0.83 314	0.91 393	1.05 374	1.03 416	0.74 410	1.01 443	0.64 389	0.61 518	0.24 439	1.03 527	0.35 482	1.18 529	0.58 516

ITSA-stereo	0.53 360	0.28 362	0.52 325	0.40 217	0.23 150	0.56 291	0.34 213	1.24 463	1.24 474	0.80 309	0.81 252	0.72 302	0.58 318	0.82 375	0.65 391	0.21 343	0.17 364	0.23 370	0.21 374	0.22 358	0.26 407

GEStereo_RVC	0.55 374	0.29 374	0.63 376	0.49 401	0.31 366	0.70 369	0.54 429	1.22 452	0.92 373	0.82 329	0.85 277	0.85 356	0.63 347	0.90 413	0.65 391	0.24 394	0.16 345	0.19 265	0.16 222	0.21 336	0.22 381

NVstereo2D	0.60 409	0.30 383	0.75 433	0.48 386	0.43 454	0.89 428	0.48 392	1.05 378	1.15 458	0.66 229	0.86 280	0.88 372	0.70 397	0.99 439	0.65 391	0.32 461	0.15 314	0.28 436	0.20 353	0.40 473	0.36 466

iRaft-Stereo_5w	0.45 267	0.21 192	0.48 283	0.42 288	0.28 304	0.31 112	0.54 429	0.63 161	0.62 189	0.62 190	0.89 300	1.01 409	0.69 384	0.75 348	0.66 394	0.13 58	0.12 186	0.17 180	0.15 190	0.14 120	0.15 207

GwcNet-RSSM	0.49 322	0.24 289	0.42 199	0.40 217	0.23 150	0.55 278	0.38 295	0.93 326	0.93 379	0.71 260	1.16 420	0.86 361	0.60 329	0.62 248	0.66 394	0.21 343	0.14 285	0.19 265	0.20 353	0.16 205	0.15 207

GANet	0.70 430	0.37 422	0.55 342	0.51 431	0.34 402	0.94 434	0.96 507	1.08 390	0.94 386	1.04 449	1.98 505	1.13 447	0.88 454	1.12 464	0.66 394	0.25 404	0.26 453	0.27 428	0.22 392	0.31 436	0.22 381

LMCR-Stereo	0.53 360	0.30 383	0.53 333	0.58 471	0.30 344	0.83 419	0.36 259	1.19 438	0.76 268	0.88 377	1.04 370	0.56 201	0.62 341	0.82 375	0.67 397	0.19 304	0.15 314	0.19 265	0.14 165	0.23 375	0.17 271

ACVNet	0.46 277	0.23 252	0.36 110	0.39 182	0.28 304	0.58 301	0.40 329	0.87 306	0.80 296	0.64 208	0.96 328	0.79 337	0.60 329	0.63 259	0.67 397	0.17 244	0.15 314	0.16 142	0.15 190	0.18 263	0.15 207

hitnet-ft	0.55 374	0.27 348	0.39 157	0.41 248	0.28 304	0.78 397	0.40 329	0.92 324	0.90 361	0.82 329	1.01 352	1.13 447	0.70 397	0.78 363	0.67 397	0.28 433	0.20 405	0.28 436	0.22 392	0.29 421	0.26 407

NaN_ROB	0.69 428	0.44 455	0.69 407	0.51 431	0.33 393	0.97 442	1.06 514	1.22 452	1.19 465	1.24 485	0.96 328	1.08 431	0.78 428	1.20 472	0.67 397	0.24 394	0.30 474	0.23 370	0.24 420	0.23 375	0.25 402

FADNet-RVC	0.60 409	0.53 482	1.14 485	0.46 371	0.39 431	0.61 322	0.39 318	1.12 407	0.87 341	0.70 253	0.84 267	1.04 418	0.55 300	0.94 436	0.69 401	0.26 414	0.25 447	0.28 436	0.28 453	0.31 436	0.31 444

CC-Net-ROB	0.82 456	0.96 520	0.85 451	0.58 471	0.45 465	1.27 489	0.70 476	1.17 433	1.02 418	0.83 341	1.23 434	0.90 381	0.77 423	1.06 453	0.69 401	0.46 501	0.34 496	1.71 534	0.38 487	0.59 513	0.36 466

DLCB_ROB	0.58 399	0.28 362	0.47 263	0.49 401	0.32 382	0.77 393	0.50 403	0.99 350	0.92 373	1.04 449	1.14 409	1.21 452	0.69 384	0.88 405	0.69 401	0.20 327	0.20 405	0.22 350	0.22 392	0.21 336	0.18 289

G2L-Stereo	0.49 322	0.23 252	0.48 283	0.43 308	0.26 252	0.47 241	0.42 354	0.93 326	0.78 285	0.84 348	0.86 280	0.91 383	0.52 278	0.78 363	0.70 404	0.20 327	0.17 364	0.22 350	0.18 298	0.17 239	0.21 363

SDNR	0.86 465	0.37 422	1.47 516	0.40 217	0.38 427	3.38 544	0.33 202	0.90 318	0.98 400	0.99 427	2.09 509	0.59 229	0.71 401	1.29 485	0.70 404	0.51 510	0.56 525	0.36 473	0.26 442	0.43 483	0.46 498

FINET	0.67 423	0.42 449	1.00 471	0.46 371	0.43 454	0.83 419	0.89 501	1.08 390	1.50 503	0.87 367	1.14 409	0.71 293	0.68 380	0.92 423	0.70 404	0.36 484	0.30 474	0.26 416	0.24 420	0.35 457	0.33 452

ac_64	0.52 354	0.22 231	0.50 308	0.45 350	0.28 304	0.80 403	0.45 373	1.02 366	0.61 188	0.91 393	0.83 262	1.07 429	0.68 380	0.74 342	0.70 404	0.21 343	0.18 381	0.20 295	0.19 328	0.18 263	0.15 207

FADNet_RVC	0.55 374	0.37 422	1.17 490	0.44 327	0.31 366	0.56 291	0.34 213	1.06 382	0.88 345	0.67 232	0.90 304	0.61 240	0.65 364	0.93 429	0.70 404	0.21 343	0.18 381	0.26 416	0.23 405	0.31 436	0.28 423

CRFU-Net	0.57 392	0.27 348	0.57 352	0.46 371	0.30 344	1.20 482	0.52 421	1.10 396	0.56 180	1.00 432	0.98 342	1.06 424	0.79 430	0.81 372	0.71 409	0.21 343	0.19 395	0.18 225	0.16 222	0.18 263	0.19 322

UPFNet	0.53 360	0.24 289	0.51 320	0.45 350	0.38 427	0.84 422	0.49 398	0.99 350	0.75 260	0.87 367	0.88 296	0.86 361	0.64 358	0.80 369	0.71 409	0.20 327	0.20 405	0.20 295	0.20 353	0.19 297	0.15 207

DDUNet	1.06 491	2.56 555	0.68 401	1.21 527	1.26 532	1.03 454	0.69 471	1.11 402	0.94 386	0.96 416	1.22 430	1.27 457	0.82 438	0.93 429	0.72 411	0.84 526	0.38 503	1.99 538	0.60 523	1.10 528	0.85 526

ADLNet2	0.55 374	0.25 312	0.65 387	0.47 380	0.30 344	0.83 419	0.50 403	1.05 378	0.95 392	0.80 309	0.98 342	0.99 402	0.69 384	0.77 359	0.73 412	0.20 327	0.16 345	0.17 180	0.18 298	0.21 336	0.21 363

HGLStereo	0.56 385	0.28 362	0.57 352	0.50 415	0.37 418	0.80 403	0.45 373	1.02 366	0.78 285	0.86 359	1.14 409	0.89 376	0.82 438	0.76 352	0.73 412	0.21 343	0.20 405	0.19 265	0.18 298	0.19 297	0.21 363

MDST_ROB	0.91 474	0.27 348	0.85 451	0.63 488	0.41 443	2.53 528	0.71 481	1.60 517	1.13 455	2.83 538	1.73 493	0.97 398	0.69 384	1.61 507	0.73 412	0.25 404	0.22 421	0.32 459	0.28 453	0.25 398	0.24 395

delet	0.55 374	0.24 289	0.55 342	0.44 327	0.33 393	1.07 461	0.50 403	1.00 354	0.86 332	0.85 352	0.96 328	0.90 381	0.63 347	0.83 383	0.74 415	0.18 274	0.18 381	0.20 295	0.21 374	0.16 205	0.15 207

AANet_RVC	0.57 392	0.32 392	0.54 337	0.45 350	0.27 281	0.57 296	0.48 392	1.00 354	1.28 484	0.86 359	1.33 452	0.87 367	0.58 318	1.07 456	0.75 416	0.18 274	0.12 186	0.15 117	0.13 135	0.18 263	0.18 289

otaku	1.04 487	0.93 517	0.88 458	1.33 531	1.05 529	1.66 513	0.70 476	1.40 496	1.18 463	1.08 461	1.32 451	1.33 471	0.91 457	1.23 479	0.76 417	0.72 522	0.46 521	1.24 530	0.50 516	1.40 530	0.75 520

CBFPSM	0.59 406	0.22 231	1.31 503	0.38 154	0.27 281	1.12 471	0.65 458	0.79 278	0.82 309	0.80 309	0.81 252	1.35 477	0.87 451	0.67 298	0.76 417	0.16 206	0.15 314	0.15 117	0.16 222	0.17 239	0.22 381

MMNet	0.55 374	0.25 312	0.61 364	0.43 308	0.34 402	1.07 461	0.39 318	0.87 306	0.91 368	0.91 393	0.93 314	0.86 361	0.76 417	0.81 372	0.76 417	0.15 158	0.14 285	0.18 225	0.19 328	0.20 313	0.16 253

GANetREF_RVC	0.80 452	0.75 504	0.86 456	0.66 497	0.42 449	1.15 475	0.98 508	1.14 418	1.19 465	1.01 437	1.02 360	1.10 437	0.90 456	1.15 466	0.76 417	0.48 505	0.39 507	0.57 513	0.38 487	0.63 514	0.46 498
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
ACVNet-4b	1.35 512	1.31 532	1.10 480	1.90 540	1.59 535	1.92 520	0.77 487	1.52 513	1.62 514	1.05 451	1.60 486	2.11 516	0.94 467	1.64 511	0.77 421	1.30 539	0.35 498	2.03 542	0.67 526	1.88 540	0.84 525

AASNet	0.53 360	0.25 312	0.52 325	0.49 401	0.32 382	0.74 383	0.40 329	1.50 507	0.86 332	0.86 359	0.92 311	0.64 255	0.59 325	0.59 226	0.79 422	0.23 383	0.19 395	0.20 295	0.16 222	0.21 336	0.19 322

NCCL2	0.72 438	0.41 447	0.65 387	0.64 489	0.44 461	0.98 446	1.20 522	1.11 402	1.00 411	0.98 425	0.96 328	1.49 490	0.87 451	0.90 413	0.79 422	0.31 450	0.26 453	0.39 483	0.39 491	0.32 441	0.32 448

GASNet	0.67 423	0.72 501	0.96 466	0.70 506	0.48 476	0.62 330	0.47 384	1.08 390	1.03 423	0.94 408	0.82 256	0.93 389	0.83 443	1.33 489	0.80 424	0.31 450	0.22 421	0.29 444	0.28 453	0.44 484	0.24 395

Syn2CoEx	0.71 434	0.51 472	0.95 464	0.64 489	0.45 465	0.91 429	0.53 425	1.48 504	1.13 455	0.93 405	1.35 453	1.02 414	0.99 474	0.92 423	0.80 424	0.30 447	0.27 461	0.28 436	0.24 420	0.23 375	0.24 395

ETE_ROB	0.70 430	0.49 465	0.73 424	0.56 464	0.36 412	0.79 400	0.87 500	1.14 418	0.93 379	1.19 477	1.18 424	1.39 480	0.82 438	0.99 439	0.80 424	0.26 414	0.21 415	0.31 453	0.26 442	0.33 447	0.34 459

coex_refinement	0.53 360	0.21 192	0.39 157	0.44 327	0.30 344	0.76 392	0.39 318	1.09 394	0.90 361	0.85 352	1.12 397	1.00 405	0.56 307	0.63 259	0.81 427	0.21 343	0.13 251	0.16 142	0.16 222	0.20 313	0.21 363

fast-acv-ft	0.64 415	0.30 383	0.73 424	0.45 350	0.34 402	1.17 478	0.49 398	0.86 299	0.98 400	1.02 440	1.36 454	1.29 460	0.85 446	0.76 352	0.81 427	0.21 343	0.23 431	0.23 370	0.23 405	0.21 336	0.20 345

ADLNet	0.55 374	0.27 348	0.51 320	0.44 327	0.35 408	0.78 397	0.46 377	1.08 390	0.86 332	0.99 427	0.98 342	0.92 387	0.63 347	0.69 314	0.81 427	0.22 368	0.16 345	0.22 350	0.22 392	0.21 336	0.21 363

DGSMNet	0.76 443	0.55 484	1.29 502	0.58 471	0.62 505	0.94 434	0.70 476	1.26 469	1.11 452	0.83 341	1.24 435	1.00 405	0.71 401	1.03 450	0.81 427	0.34 475	0.29 470	0.41 490	0.40 493	0.57 510	0.55 515

MSMD_ROB	1.21 504	0.49 465	0.62 367	0.59 475	0.50 480	1.62 512	0.67 461	1.23 456	1.24 474	2.45 532	3.77 539	3.09 531	2.98 545	1.32 488	0.81 427	0.45 500	0.41 510	0.49 506	0.51 518	0.47 493	0.44 493

Ntro	1.09 495	0.97 523	0.91 462	1.44 532	1.19 531	1.69 516	0.80 491	1.35 486	1.25 479	1.00 432	1.29 445	1.31 463	0.97 472	1.26 482	0.84 432	0.84 526	0.43 516	1.36 531	0.50 516	1.56 531	0.78 522

UDG	0.88 468	0.82 512	0.67 397	1.00 521	0.96 521	1.02 451	0.57 442	1.13 409	0.99 405	0.90 388	0.97 341	1.31 463	0.99 474	0.85 395	0.84 432	0.54 516	0.32 488	1.77 535	0.40 493	0.94 522	0.66 518

RP	0.76 443	0.36 416	0.63 376	0.66 497	0.58 501	0.80 403	0.55 433	1.14 418	1.22 471	0.97 420	1.65 487	1.43 484	1.32 503	1.01 443	0.84 432	0.33 469	0.30 474	0.36 473	0.30 461	0.34 453	0.34 459

stereogan	0.80 452	0.31 388	0.71 416	0.59 475	0.50 480	1.72 517	0.48 392	1.35 486	1.37 491	1.00 432	1.46 476	1.56 497	0.95 470	1.29 485	0.84 432	0.28 433	0.29 470	0.29 444	0.25 429	0.38 470	0.38 477

edge stereo	0.76 443	0.38 432	0.74 429	0.52 443	0.43 454	0.80 403	0.53 425	1.28 473	1.06 439	1.28 487	1.38 462	1.81 505	1.11 486	1.08 458	0.85 436	0.33 469	0.32 488	0.41 490	0.28 453	0.32 441	0.36 466

YMNet	0.66 419	0.38 432	0.90 460	0.52 443	0.46 472	1.08 465	0.49 398	1.00 354	0.77 275	1.18 475	1.29 445	1.12 441	0.74 410	0.85 395	0.86 437	0.27 423	0.31 483	0.25 398	0.25 429	0.24 388	0.23 387

YMNet_1	0.66 419	0.38 432	0.90 460	0.52 443	0.46 472	1.08 465	0.49 398	1.00 354	0.77 275	1.18 475	1.29 445	1.12 441	0.74 410	0.85 395	0.86 437	0.27 423	0.31 483	0.25 398	0.25 429	0.24 388	0.23 387

FAT-Stereo	0.73 440	0.33 400	0.75 433	0.49 401	0.37 418	0.71 374	0.59 446	1.36 489	1.30 486	1.03 448	1.40 463	1.59 500	1.15 489	0.87 402	0.86 437	0.28 433	0.28 465	0.28 436	0.23 405	0.28 417	0.38 477

RASNet	0.53 360	0.22 231	0.52 325	0.38 154	0.22 110	0.68 362	0.38 295	0.97 345	0.88 345	0.73 279	1.04 370	1.03 416	0.92 461	0.90 413	0.86 437	0.16 206	0.14 285	0.14 77	0.17 271	0.15 166	0.13 140

CSAN	0.83 462	0.49 465	0.77 443	0.60 481	0.41 443	1.14 473	1.06 514	1.19 438	1.46 501	1.32 489	1.43 469	1.37 478	1.19 495	1.27 484	0.86 437	0.39 490	0.31 483	0.36 473	0.37 484	0.35 457	0.34 459

LALA_ROB	0.74 441	0.43 451	0.69 407	0.54 457	0.40 436	1.01 449	0.95 506	1.21 444	1.07 445	1.22 482	1.12 397	1.56 497	0.79 430	1.04 452	0.86 437	0.33 469	0.22 421	0.35 468	0.30 461	0.35 457	0.31 444

acv_ft	0.51 345	0.23 252	0.56 348	0.44 327	0.28 304	0.86 426	0.39 318	0.91 322	0.80 296	0.97 420	0.96 328	0.79 337	0.59 325	0.63 259	0.87 443	0.17 244	0.15 314	0.16 142	0.15 190	0.17 239	0.15 207

Nwc_Net	0.78 448	0.38 432	0.73 424	0.60 481	0.55 493	1.05 459	0.55 433	1.67 522	1.05 432	0.88 377	1.86 501	1.40 482	1.09 484	1.10 461	0.87 443	0.30 447	0.25 447	0.36 473	0.38 487	0.29 421	0.29 429

ff1	0.49 322	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	0.68 204	1.04 428	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	1.01 443	0.88 445	0.16 206	0.10 51	0.25 398	0.21 374	0.16 205	0.16 253

mmx	0.53 360	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	1.16 428	1.03 423	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	1.01 443	0.88 445	0.20 327	0.15 314	0.25 398	0.21 374	0.22 358	0.20 345

xxx	0.53 360	0.26 331	0.49 295	0.37 125	0.25 211	0.55 278	0.37 273	1.16 428	1.03 423	0.73 279	0.96 328	0.71 293	0.53 282	1.01 443	0.88 445	0.20 327	0.15 314	0.25 398	0.21 374	0.22 358	0.20 345

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 485	0.57 487	1.51 518	0.67 500	0.50 480	2.57 529	1.66 543	1.20 442	1.43 497	1.38 493	1.57 484	1.33 471	0.92 461	1.64 511	0.88 445	0.37 487	0.39 507	0.46 498	0.60 523	0.41 479	0.40 482

RGC	0.79 451	0.59 489	0.71 416	0.65 494	0.65 507	0.92 433	0.58 443	1.29 474	1.05 432	1.07 457	1.45 474	1.47 488	1.03 478	1.21 476	0.88 445	0.32 461	0.30 474	0.48 503	0.40 493	0.37 466	0.37 471

NCC-stereo	0.78 448	0.40 443	0.76 438	0.61 483	0.67 508	0.81 408	0.69 471	1.54 514	1.11 452	0.90 388	1.36 454	1.33 471	1.16 490	1.19 470	0.88 445	0.31 450	0.30 474	0.37 478	0.48 511	0.33 447	0.33 452

Abc-Net	0.78 448	0.40 443	0.76 438	0.61 483	0.67 508	0.81 408	0.69 471	1.54 514	1.11 452	0.90 388	1.36 454	1.33 471	1.16 490	1.19 470	0.88 445	0.31 450	0.30 474	0.37 478	0.48 511	0.33 447	0.33 452
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.67 423	0.43 451	0.83 449	0.50 415	0.53 488	0.94 434	0.68 466	1.10 396	1.14 457	0.80 309	0.88 296	0.87 367	0.77 423	1.02 448	0.88 445	0.24 394	0.41 510	0.29 444	0.44 503	0.26 404	0.34 459
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.64 415	0.33 400	0.68 401	0.51 431	0.43 454	1.03 454	0.53 425	1.47 503	0.99 405	1.10 465	0.87 288	1.07 429	0.71 401	0.82 375	0.88 445	0.23 383	0.19 395	0.25 398	0.23 405	0.27 414	0.19 322

pmcnn	1.23 505	0.29 374	0.96 466	0.40 217	0.23 150	0.95 437	0.69 471	1.16 428	1.28 484	1.67 510	2.33 511	11.15 560	0.86 448	0.93 429	0.88 445	0.15 158	0.12 186	0.12 22	0.10 50	0.15 166	0.15 207

Wz-Net-LNSev	0.71 434	0.51 472	1.36 511	0.50 415	0.41 443	1.15 475	0.69 471	1.21 444	1.07 445	1.02 440	1.12 397	1.08 431	0.87 451	0.89 411	0.89 455	0.24 394	0.22 421	0.21 336	0.19 328	0.26 404	0.26 407

StereoDRNet-Refined	0.58 399	0.32 392	0.54 337	0.46 371	0.30 344	0.96 440	0.40 329	1.00 354	0.94 386	1.12 468	1.08 386	0.96 396	0.67 374	0.90 413	0.89 455	0.17 244	0.13 251	0.22 350	0.21 374	0.20 313	0.19 322
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 430	0.35 411	0.68 401	0.52 443	0.40 436	0.79 400	0.85 499	1.16 428	0.94 386	1.33 491	1.15 415	1.38 479	0.83 443	1.03 450	0.90 457	0.32 461	0.25 447	0.26 416	0.24 420	0.31 436	0.28 423

PWCDC_ROB	0.89 470	0.49 465	0.80 447	0.74 510	0.40 436	1.03 454	0.39 318	1.33 481	2.35 532	1.02 440	3.77 539	0.81 348	0.92 461	1.20 472	0.90 457	0.34 475	0.22 421	0.24 385	0.20 353	0.34 453	0.29 429

PSMNet_ROB	0.64 415	0.37 422	0.65 387	0.56 464	0.42 449	0.97 442	0.83 493	1.21 444	0.92 373	0.79 307	1.02 360	1.08 431	0.63 347	0.82 375	0.91 459	0.29 440	0.20 405	0.31 453	0.31 468	0.26 404	0.23 387

anonymity	0.97 479	0.89 515	1.05 475	0.92 517	1.03 527	0.97 442	0.81 492	1.29 474	0.91 368	1.07 457	0.98 342	1.00 405	0.95 470	1.02 448	0.92 460	0.96 529	0.95 549	0.90 524	0.91 538	0.92 521	0.94 530

ssnet_v2	0.58 399	0.28 362	0.56 348	0.43 308	0.29 330	0.95 437	0.59 446	1.13 409	0.99 405	0.93 405	0.80 245	0.99 402	0.64 358	0.82 375	0.94 461	0.25 404	0.22 421	0.23 370	0.24 420	0.20 313	0.19 322

GwcNet	0.69 428	0.36 416	1.10 480	0.51 431	0.42 449	1.08 465	0.50 403	1.21 444	1.16 459	1.00 432	1.37 457	1.06 424	0.79 430	0.92 423	0.94 461	0.25 404	0.24 439	0.24 385	0.22 392	0.23 375	0.26 407

DRN-Test	0.66 419	0.32 392	0.66 393	0.50 415	0.39 431	1.15 475	0.61 453	1.49 506	1.01 415	1.12 468	1.08 386	1.06 424	0.69 384	0.77 359	0.94 461	0.23 383	0.17 364	0.26 416	0.25 429	0.25 398	0.21 363

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 414	0.28 362	0.99 470	0.40 217	0.30 344	1.03 454	0.56 439	1.10 396	0.99 405	0.97 420	1.22 430	1.06 424	0.69 384	1.07 456	0.95 464	0.19 304	0.11 131	0.16 142	0.13 135	0.22 358	0.21 363

DeepPrunerF	0.89 470	0.52 479	3.43 539	0.68 503	0.81 514	0.72 381	0.72 482	1.22 452	1.99 523	0.93 405	1.01 352	0.87 367	0.86 448	1.08 458	0.95 464	0.34 475	0.28 465	0.43 492	0.39 491	0.30 430	0.32 448

G-Net	0.95 478	0.46 461	1.04 474	0.64 489	0.48 476	2.12 524	0.64 457	1.01 363	0.87 341	1.75 512	2.82 528	1.30 462	1.64 520	1.06 453	0.96 466	0.36 484	0.29 470	0.35 468	0.25 429	0.45 488	0.42 486

RainbowNet	1.35 512	1.49 536	1.19 492	1.88 539	1.45 533	1.48 502	1.07 516	1.61 518	1.55 507	1.20 480	1.59 485	1.54 495	1.13 487	1.34 491	0.97 467	1.36 542	0.70 530	1.82 536	0.79 531	1.71 534	1.07 539

psmorigin	0.82 456	0.51 472	2.09 528	0.49 401	0.41 443	0.85 423	0.50 403	1.04 373	0.88 345	1.45 495	1.43 469	1.50 491	1.06 481	1.22 478	0.97 467	0.31 450	0.32 488	0.27 428	0.27 448	0.33 447	0.42 486

PDISCO_ROB	0.91 474	0.48 462	1.06 476	0.99 519	0.97 522	1.67 515	0.63 455	1.64 520	1.59 510	1.06 454	1.18 424	1.31 463	0.79 430	1.55 502	0.97 467	0.49 507	0.22 421	0.45 495	0.40 493	0.45 488	0.37 471

FBW_ROB	0.88 468	0.50 469	0.85 451	0.55 461	0.40 436	1.17 478	0.78 489	1.50 507	1.37 491	1.33 491	1.27 440	1.48 489	1.00 476	2.57 539	0.98 470	0.25 404	0.32 488	0.45 495	0.30 461	0.34 453	0.28 423

AF-Net	0.81 455	0.39 438	0.68 401	0.64 489	0.54 491	0.91 429	0.51 418	1.61 518	1.31 487	0.96 416	2.02 506	1.46 485	1.26 501	1.11 463	0.99 471	0.32 461	0.24 439	0.39 483	0.27 448	0.30 430	0.25 402

MFMNet_re	1.14 497	0.97 523	1.19 492	0.99 519	0.95 520	1.25 488	1.22 525	1.39 493	1.55 507	1.69 511	1.67 491	1.21 452	1.53 511	1.12 464	0.99 471	0.87 528	0.75 537	0.79 521	0.75 529	0.90 519	0.94 530

WCMA_ROB	1.14 497	0.36 416	0.76 438	0.49 401	0.44 461	1.23 486	0.67 461	1.11 402	1.23 472	2.84 539	3.95 545	3.28 534	1.83 526	1.25 481	0.99 471	0.44 499	0.34 496	0.34 466	0.37 484	0.41 479	0.40 482

Wz-Net-MNSev	0.76 443	0.40 443	1.34 506	0.50 415	0.40 436	1.44 500	0.83 493	1.15 422	1.16 459	1.25 486	1.20 429	1.13 447	0.81 434	1.16 467	1.00 474	0.22 368	0.19 395	0.24 385	0.23 405	0.28 417	0.26 407

TCMNet	0.66 419	0.39 438	0.98 469	0.59 475	0.61 504	0.96 440	0.55 433	1.05 378	0.90 361	0.84 348	1.14 409	0.89 376	0.65 364	0.85 395	1.01 475	0.26 414	0.26 453	0.31 453	0.28 453	0.32 441	0.29 429

FCDSN-DC	1.39 515	0.56 485	0.65 387	0.74 510	0.59 502	1.38 494	0.63 455	1.35 486	1.39 494	3.26 546	4.50 550	4.61 541	2.63 540	1.58 506	1.03 476	0.46 501	0.42 512	0.48 503	0.47 509	0.50 498	0.50 510
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.90 473	0.64 496	1.69 520	0.69 505	0.69 511	0.78 397	0.84 496	1.03 370	1.26 482	1.19 477	1.15 415	1.31 463	0.98 473	1.24 480	1.03 476	0.52 511	0.56 525	0.59 516	0.66 525	0.56 508	0.54 514

DISCO	0.70 430	0.26 331	0.68 401	0.44 327	0.31 366	1.14 473	0.51 418	1.23 456	1.23 472	0.81 320	1.05 374	1.50 491	0.85 446	1.82 519	1.03 476	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.16 222	0.24 388	0.23 387

S-Stereo	0.74 441	0.35 411	0.96 466	0.56 464	0.45 465	0.82 416	0.60 448	1.24 463	1.60 513	0.96 416	1.41 465	1.12 441	0.94 467	0.80 369	1.04 479	0.26 414	0.31 483	0.28 436	0.25 429	0.32 441	0.47 503

DispFullNet	1.60 522	2.63 556	2.75 535	2.56 551	1.79 542	1.24 487	0.47 384	1.37 491	1.45 500	1.87 515	1.50 478	1.55 496	2.46 536	2.04 528	1.04 479	0.59 517	0.18 381	2.32 547	0.68 527	2.29 546	1.14 540

SANet	1.07 493	0.41 447	1.06 476	0.48 386	0.30 344	1.41 497	0.94 505	1.42 498	3.36 543	1.58 501	2.43 515	2.33 521	1.70 521	1.34 491	1.07 481	0.28 433	0.24 439	0.26 416	0.23 405	0.34 453	0.30 437

1111x	0.55 374	0.22 231	0.46 251	0.38 154	0.20 73	0.66 356	0.43 361	1.23 456	0.99 405	0.71 260	0.99 347	0.95 393	0.69 384	0.90 413	1.08 482	0.18 274	0.17 364	0.18 225	0.19 328	0.20 313	0.18 289

LSM	4.74 554	0.77 506	10.16 553	0.70 506	56.56 574	1.02 451	1.00 512	1.24 463	1.62 514	2.04 521	2.34 512	1.33 471	1.17 492	1.38 498	1.09 483	0.33 469	0.49 522	0.39 483	0.46 504	0.51 499	10.09 564

FC-DCNN v2	1.65 525	0.51 472	0.65 387	0.61 483	0.49 478	1.61 510	0.70 476	1.75 525	1.56 509	4.74 556	4.91 553	6.46 554	3.31 547	1.91 522	1.11 484	0.46 501	0.42 512	0.47 499	0.46 504	0.48 494	0.46 498

ACVNet_1	1.46 517	1.33 533	1.12 483	1.91 541	1.62 536	1.83 519	0.98 508	2.00 530	1.85 520	1.39 494	1.53 481	2.32 520	1.53 511	1.34 491	1.11 484	1.30 539	0.50 523	2.06 544	0.58 522	1.93 542	0.95 532

Consistency-Raft	1.01 482	0.81 509	1.24 497	0.84 513	0.97 522	0.81 408	0.84 496	1.30 477	1.59 510	1.05 451	1.68 492	1.12 441	0.91 457	0.92 423	1.11 484	0.65 519	0.74 533	0.79 521	0.90 535	1.06 527	0.79 524

FC-DCNN	1.59 521	0.51 472	0.66 393	0.61 483	0.49 478	1.56 507	0.70 476	1.66 521	1.53 505	4.64 553	4.62 551	5.85 550	3.34 549	1.84 520	1.11 484	0.46 501	0.42 512	0.47 499	0.46 504	0.48 494	0.46 498

ACVNet_2	1.65 525	1.27 531	1.41 514	1.75 536	1.62 536	2.22 525	1.20 522	2.30 534	2.62 534	1.78 513	2.56 518	3.03 528	1.61 517	1.54 501	1.12 488	1.06 534	0.58 527	1.82 536	0.70 528	1.82 536	0.96 533

aanetorigin	0.83 462	0.56 485	1.87 525	0.49 401	0.38 427	0.56 291	0.66 459	0.70 227	1.00 411	2.42 531	2.02 506	1.31 463	1.18 493	0.93 429	1.13 489	0.20 327	0.18 381	0.20 295	0.19 328	0.27 414	0.30 437

APVNet	0.71 434	0.37 422	0.89 459	0.56 464	0.45 465	1.18 480	0.68 466	1.41 497	0.85 327	0.81 320	1.15 415	1.04 418	0.81 434	1.10 461	1.17 490	0.26 414	0.28 465	0.32 459	0.31 468	0.29 421	0.30 437

MeshStereo	1.34 510	0.43 451	0.54 337	0.44 327	0.34 402	1.66 513	0.60 448	1.94 527	1.37 491	4.47 552	3.25 530	4.71 543	1.94 529	1.92 523	1.17 490	0.35 480	0.35 498	0.37 478	0.31 468	0.32 441	0.32 448
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
SGM_RVC	0.97 479	0.28 362	0.41 178	0.39 182	0.22 110	1.55 506	0.73 483	1.51 510	1.25 479	2.25 528	1.92 502	2.58 525	1.56 514	2.02 527	1.19 492	0.27 423	0.27 461	0.27 428	0.25 429	0.25 398	0.25 402
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.67 423	0.26 331	2.15 530	0.39 182	0.31 366	1.19 481	0.56 439	0.84 292	0.84 319	0.80 309	1.17 422	1.05 422	0.84 445	0.71 325	1.21 493	0.20 327	0.18 381	0.17 180	0.15 190	0.20 313	0.20 345

ccnet	0.82 456	0.57 487	0.75 433	0.54 457	0.59 502	1.09 468	0.66 459	1.38 492	0.94 386	1.12 468	1.44 471	1.29 460	0.92 461	0.95 438	1.24 494	0.49 507	0.42 512	0.50 508	0.47 509	0.51 499	0.46 498

DANet	0.71 434	0.45 459	0.91 462	0.59 475	0.40 436	0.81 408	0.40 329	0.97 345	0.84 319	1.20 480	1.22 430	1.33 471	0.88 454	1.16 467	1.24 494	0.27 423	0.23 431	0.31 453	0.25 429	0.35 457	0.32 448
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.99 481	0.42 449	1.88 526	0.53 451	0.41 443	1.59 509	1.26 528	2.21 533	1.43 497	1.10 465	1.11 393	1.46 485	1.95 530	1.34 491	1.26 496	0.34 475	0.25 447	0.25 398	0.21 374	0.46 491	0.37 471

SGM+DAISY	1.35 512	0.94 519	1.25 498	0.96 518	1.00 525	1.52 505	1.02 513	1.34 483	1.21 469	2.64 534	2.65 523	2.44 522	1.56 514	1.64 511	1.26 496	0.97 531	0.95 549	0.90 524	0.90 535	0.94 522	0.96 533

RYNet	0.72 438	0.35 411	0.64 381	0.53 451	0.67 508	1.31 491	0.67 461	1.20 442	1.18 463	1.05 451	0.87 288	1.27 457	0.93 466	0.93 429	1.27 498	0.22 368	0.16 345	0.26 416	0.23 405	0.40 473	0.39 479

NVStereoNet_ROB	1.24 506	0.90 516	1.13 484	0.86 514	0.88 515	1.11 469	0.99 510	1.42 498	1.53 505	1.59 503	2.48 516	2.24 518	1.53 511	1.96 526	1.30 499	0.76 524	0.70 530	0.78 520	1.00 540	0.71 517	0.88 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.07 493	0.65 497	1.19 492	1.06 524	0.90 516	1.76 518	1.76 547	1.46 502	1.44 499	1.51 498	1.16 420	2.00 514	1.14 488	1.48 500	1.31 500	0.39 490	0.44 518	0.35 468	0.38 487	0.49 496	0.49 509

test_sample9	1.05 490	0.36 416	0.72 421	0.38 154	0.30 344	0.71 374	0.43 361	1.06 382	0.88 345	0.92 401	0.86 280	0.85 356	0.69 384	1.20 472	1.36 501	0.41 495	8.41 562	0.40 486	0.41 498	0.36 461	0.33 452

test_sample8	1.25 507	0.36 416	0.72 421	0.38 154	0.30 344	0.71 374	0.43 361	1.13 409	0.75 260	1.50 497	0.95 324	3.29 535	1.59 516	1.20 472	1.36 501	0.41 495	8.41 562	0.40 486	0.41 498	0.36 461	0.33 452

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 510	0.87 514	1.76 523	0.86 514	0.56 496	4.29 549	1.79 548	1.50 507	1.98 522	1.61 504	1.85 500	1.84 507	1.41 507	1.89 521	1.36 501	0.48 505	0.40 509	0.56 512	0.57 521	0.69 516	0.48 506

SPS-STEREO	1.25 507	0.93 517	1.06 476	1.04 523	1.03 527	1.41 497	0.91 504	1.51 510	1.19 465	2.09 523	1.83 498	1.94 512	1.39 506	1.62 508	1.39 504	0.97 531	0.94 548	0.90 524	0.89 534	0.96 524	0.96 533
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	0.87 466	0.52 479	1.28 500	0.50 415	0.32 382	0.91 429	0.37 273	1.36 489	1.46 501	1.61 504	2.59 521	1.16 451	1.01 477	1.34 491	1.40 505	0.25 404	0.18 381	0.28 436	0.20 353	0.29 421	0.28 423

Wz-Net-SNSev	0.91 474	0.73 502	2.13 529	0.56 464	0.45 465	0.95 437	1.13 519	1.34 483	1.24 474	1.02 440	1.30 448	1.46 485	0.86 448	1.81 518	1.50 506	0.25 404	0.23 431	0.25 398	0.26 442	0.32 441	0.29 429

SHD	0.93 477	0.50 469	1.18 491	0.59 475	0.46 472	0.97 442	0.48 392	1.70 523	2.15 525	1.58 501	1.37 457	1.42 483	1.19 495	1.31 487	1.60 507	0.31 450	0.26 453	0.32 459	0.33 477	0.40 473	0.42 486

Dean	1.98 531	1.36 534	1.36 511	2.12 543	1.81 543	2.74 531	1.36 534	3.37 547	3.80 547	2.08 522	3.32 534	3.21 533	1.82 524	1.71 515	1.67 508	1.27 536	0.77 539	1.99 538	0.90 535	1.86 537	1.03 538

Wz-Net-TNSev	1.14 497	1.06 526	4.32 545	0.49 401	0.42 449	1.51 504	1.11 518	1.48 504	1.40 496	1.22 482	1.26 439	1.58 499	1.43 509	1.76 516	1.70 509	0.32 461	0.31 483	0.26 416	0.30 461	0.41 479	0.41 485

MFN_U_SF_RVC	1.09 495	0.59 489	1.97 527	0.67 500	0.44 461	1.93 521	0.60 448	1.85 526	1.36 489	1.61 504	1.54 482	1.95 513	1.37 505	1.64 511	1.73 510	0.40 494	0.37 501	0.45 495	0.48 511	0.44 484	0.44 493

LVE	2.12 536	1.44 535	1.36 511	1.99 542	1.78 541	2.75 532	1.79 548	2.82 537	3.95 548	1.90 518	4.33 549	3.52 538	1.81 523	2.24 532	1.74 511	1.74 548	0.87 542	2.06 544	1.13 546	1.91 541	1.35 548

SuperB	1.04 487	0.37 422	4.81 546	0.43 308	0.31 366	0.99 447	0.46 377	1.02 366	2.09 524	1.09 463	1.09 390	0.75 321	0.81 434	1.06 453	1.76 512	0.19 304	0.15 314	0.17 180	0.15 190	2.82 553	0.26 407

XQC	0.89 470	0.65 497	1.31 503	0.67 500	0.52 487	1.22 484	0.68 466	1.26 469	1.52 504	1.14 471	1.11 393	1.28 459	1.04 480	1.40 499	1.77 513	0.38 488	0.24 439	0.37 478	0.31 468	0.53 504	0.47 503

IMH-64-1	1.86 527	1.62 541	1.16 486	2.20 544	1.89 544	2.33 526	1.30 529	2.89 538	2.29 529	1.66 508	2.80 526	2.49 523	1.61 517	2.10 529	1.78 514	1.60 544	0.74 533	2.43 548	1.02 541	2.12 543	1.17 543

IMH-64	1.86 527	1.62 541	1.16 486	2.20 544	1.89 544	2.33 526	1.30 529	2.89 538	2.29 529	1.66 508	2.80 526	2.49 523	1.61 517	2.10 529	1.78 514	1.60 544	0.74 533	2.43 548	1.02 541	2.12 543	1.17 543

IMH	2.04 534	1.62 541	1.20 495	2.20 544	1.89 544	2.91 541	1.30 529	3.11 541	3.03 539	1.81 514	3.35 536	3.03 528	1.90 527	2.48 536	1.80 516	1.66 547	0.77 539	2.45 550	1.04 544	2.15 545	1.19 546

KSHMR	2.57 538	1.93 547	1.69 520	2.63 553	2.42 552	2.86 538	2.07 551	3.27 545	6.50 552	2.49 533	3.36 537	3.41 537	1.92 528	2.49 537	1.94 517	2.13 553	1.40 554	2.79 557	1.50 553	2.73 551	1.77 551

PVD	1.28 509	0.67 499	1.28 500	0.74 510	0.62 505	1.50 503	0.84 496	1.99 529	2.96 538	2.18 526	2.36 514	1.85 509	1.95 530	1.92 523	1.94 517	0.39 490	0.36 500	0.49 506	0.37 484	0.51 499	0.64 517

WZ-Net	1.19 503	0.59 489	4.07 543	0.62 487	0.51 483	1.34 492	1.31 532	1.32 479	1.74 517	1.53 500	1.65 487	1.74 504	1.28 502	2.25 533	2.01 519	0.27 423	0.21 415	0.23 370	0.25 429	0.40 473	0.39 479

PWCK	1.92 530	1.66 544	3.12 537	1.65 534	0.91 518	2.84 536	2.26 553	2.10 531	2.41 533	2.36 530	2.31 510	2.22 517	1.82 524	3.43 543	2.03 520	1.61 546	0.71 532	1.51 532	0.82 533	1.69 533	0.91 529

ELAS_RVC	1.60 522	0.61 492	1.01 473	0.70 506	0.56 496	2.00 523	1.89 550	1.96 528	2.65 535	3.33 547	3.26 531	3.03 528	3.41 550	2.49 537	2.09 521	0.52 511	0.45 519	0.50 508	0.48 511	0.54 506	0.52 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTSC	0.87 466	0.48 462	1.23 496	0.52 443	0.37 418	1.13 472	0.50 403	1.34 483	1.79 518	1.51 498	1.24 435	1.12 441	0.81 434	1.62 508	2.16 522	0.25 404	0.19 395	0.23 370	0.24 420	0.30 430	0.31 444

WAO-7	1.90 529	1.20 528	1.35 507	1.27 529	1.06 530	2.84 536	1.56 542	3.23 543	3.06 541	2.23 527	3.33 535	3.17 532	2.28 535	3.12 540	2.21 523	1.02 533	0.91 544	1.06 528	1.03 543	1.04 526	0.97 536

EDNetEfficientorigin	9.93 560	1.15 527	175.16 579	0.48 386	0.36 412	1.04 458	0.68 466	1.24 463	2.69 536	3.17 545	2.50 517	2.30 519	2.07 533	1.76 516	2.21 523	0.20 327	0.18 381	0.24 385	0.19 328	0.51 499	0.50 510

WAO-6	2.04 534	1.50 537	1.16 486	1.70 535	1.67 540	2.69 530	1.44 539	3.06 540	3.63 546	1.98 520	3.27 532	3.54 539	2.07 533	2.36 534	2.22 525	1.31 541	0.91 544	2.04 543	1.22 550	1.73 535	1.27 547

WAO-8	2.92 541	1.55 539	1.35 507	1.79 537	1.63 538	5.23 551	1.22 525	4.58 553	12.56 559	2.84 539	4.07 547	4.83 544	2.72 542	3.49 544	2.25 526	1.27 536	0.91 544	1.99 538	1.15 548	1.86 537	1.15 541

Venus	2.92 541	1.55 539	1.35 507	1.79 537	1.63 538	5.23 551	1.22 525	4.58 553	12.56 559	2.84 539	4.06 546	4.83 544	2.72 542	3.49 544	2.25 526	1.27 536	0.91 544	1.99 538	1.15 548	1.86 537	1.15 541

ELAS	1.63 524	0.61 492	0.95 464	0.68 503	0.55 493	3.01 542	1.55 541	2.39 535	2.33 531	3.64 549	3.89 543	2.75 526	2.90 544	2.15 531	2.27 528	0.52 511	0.45 519	0.50 508	0.48 511	0.54 506	0.52 512
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	2.98 543	2.25 550	1.73 522	2.84 554	2.53 555	3.76 548	2.15 552	3.70 549	5.47 551	2.75 536	5.17 556	5.94 551	2.48 537	3.23 541	2.46 529	2.34 557	1.44 555	2.78 556	2.03 556	2.45 549	2.01 554

TorneroNet-64	3.44 544	1.86 545	1.42 515	2.58 552	2.28 550	6.87 554	1.68 544	4.70 555	12.03 556	2.31 529	5.59 557	8.25 556	2.55 539	3.97 549	2.73 530	1.81 549	0.74 533	2.57 552	1.07 545	2.35 547	1.44 549

notaker	2.76 539	2.29 551	1.80 524	2.96 555	2.58 556	2.90 540	1.75 546	3.24 544	3.05 540	2.78 537	4.24 548	6.15 553	2.51 538	3.34 542	2.75 531	2.31 555	1.18 552	3.00 558	1.65 554	2.84 554	1.97 552

coex-ft	6.43 557	1.51 538	87.33 578	0.49 401	0.38 427	1.34 492	1.21 524	1.16 428	8.09 554	12.12 562	2.79 525	2.77 527	3.31 547	1.16 467	3.15 532	0.24 394	0.23 431	0.27 428	0.24 420	0.45 488	0.37 471

ADCRef	0.80 452	0.43 451	1.32 505	0.50 415	0.45 465	1.07 461	0.51 418	1.07 386	0.98 400	1.17 473	1.42 466	0.87 367	0.91 457	0.85 395	3.19 533	0.18 274	0.16 345	0.23 370	0.23 405	0.22 358	0.21 363

UNDER WATER-64	3.53 546	2.01 548	3.94 542	3.22 558	2.49 554	5.41 553	2.60 556	3.43 548	12.41 558	3.03 544	2.68 524	6.07 552	4.04 552	3.79 548	3.33 534	2.02 551	1.24 553	2.63 553	1.46 552	2.78 552	2.08 555

JetBlue	2.78 540	1.26 530	7.04 549	1.16 526	1.48 534	8.00 557	6.02 559	2.60 536	1.92 521	2.12 524	2.64 522	3.34 536	3.05 546	6.49 555	3.39 535	0.78 525	0.76 538	0.75 518	0.76 530	0.97 525	1.18 545

TorneroNet	4.53 553	1.89 546	1.48 517	2.55 550	2.27 549	13.78 564	1.69 545	4.84 557	23.73 573	2.89 542	7.70 559	7.06 555	2.69 541	4.26 551	3.42 536	1.84 550	0.77 539	2.68 554	1.13 546	2.42 548	1.47 550

ADCPNet	1.03 486	0.48 462	2.70 534	0.54 457	0.42 449	1.40 495	0.75 485	1.13 409	1.07 445	1.22 482	1.42 466	1.68 502	1.09 484	1.36 496	3.45 537	0.30 447	0.28 465	0.29 444	0.32 474	0.37 466	0.35 464

UNDER WATER	3.46 545	2.07 549	3.64 541	3.09 556	2.48 553	3.75 547	2.42 555	3.31 546	13.77 561	2.90 543	2.95 529	5.84 549	3.69 551	3.69 546	3.48 538	2.07 552	1.11 551	2.70 555	1.40 551	2.84 554	1.98 553

AnyNet_C01	1.56 520	1.05 525	7.45 550	0.64 489	0.54 491	1.99 522	1.38 535	1.43 500	1.36 489	1.63 507	1.92 502	1.84 507	1.33 504	2.40 535	4.03 539	0.33 469	0.32 488	0.32 459	0.34 479	0.44 484	0.45 497

RTS	1.98 531	0.96 520	11.36 555	0.65 494	0.57 499	2.77 534	1.40 536	1.39 493	2.26 527	1.89 516	2.56 518	1.32 468	1.25 499	5.20 552	4.05 540	0.31 450	0.22 421	0.29 444	0.29 459	0.40 473	0.37 471

RTSA	1.98 531	0.96 520	11.36 555	0.65 494	0.57 499	2.77 534	1.40 536	1.39 493	2.26 527	1.89 516	2.56 518	1.32 468	1.25 499	5.20 552	4.05 540	0.31 450	0.22 421	0.29 444	0.29 459	0.40 473	0.37 471

EDNetEfficient	1.46 517	0.80 508	6.12 548	0.47 380	0.39 431	0.69 364	0.83 493	0.90 318	2.77 537	3.50 548	1.96 504	1.66 501	2.03 532	1.26 482	4.18 542	0.21 343	0.18 381	0.21 336	0.20 353	0.41 479	0.39 479

MADNet+	2.23 537	2.43 552	10.85 554	1.22 528	0.91 518	2.76 533	1.40 536	2.12 532	1.67 516	1.32 489	1.74 495	1.86 510	1.74 522	6.25 554	4.41 543	0.65 519	0.64 528	0.58 515	0.54 520	0.80 518	0.76 521

AnyNet_C32	1.16 501	0.62 495	2.40 532	0.57 470	0.55 493	1.41 497	1.34 533	1.18 436	1.24 474	1.49 496	1.42 466	1.39 480	1.20 497	1.55 502	4.82 544	0.29 440	0.28 465	0.29 444	0.34 479	0.38 470	0.42 486

ADCL	1.04 487	0.38 432	1.35 507	0.50 415	0.39 431	1.61 510	0.89 501	1.29 474	1.39 494	1.29 488	1.50 478	1.24 455	1.24 498	1.37 497	4.87 545	0.21 343	0.19 395	0.25 398	0.25 429	0.29 421	0.27 416

ADCMid	1.14 497	0.52 479	2.23 531	0.53 451	0.43 454	1.07 461	0.75 485	1.23 456	1.05 432	2.15 525	1.44 471	1.50 491	1.43 509	1.56 504	5.01 546	0.26 414	0.24 439	0.29 444	0.31 468	0.37 466	0.33 452

DPSimNet_ROB	3.58 547	2.45 553	8.57 551	2.53 549	2.37 551	2.88 539	3.77 558	3.14 542	3.23 542	4.71 555	3.86 542	4.68 542	4.87 555	4.07 550	5.62 547	2.33 556	2.33 557	2.47 551	2.52 557	2.51 550	2.64 557

MADNet++	4.03 548	2.70 557	3.44 540	3.72 560	3.44 559	4.44 550	3.52 557	3.95 551	3.61 545	4.46 551	4.98 554	4.10 540	4.58 554	7.00 557	5.89 548	3.74 559	3.67 560	3.27 560	2.71 559	3.70 559	3.66 560

HanzoNet	6.76 558	2.45 553	4.22 544	3.19 557	2.94 558	3.62 546	2.28 554	4.79 556	7.20 553	14.00 566	13.19 565	17.49 566	22.30 571	13.25 563	6.19 549	4.20 560	1.93 556	3.10 559	2.56 558	3.35 556	2.88 559

MANE	4.13 550	0.51 472	0.64 381	0.66 497	0.56 496	6.89 555	0.99 510	7.55 558	12.04 557	6.68 559	8.57 560	10.69 559	9.45 558	7.59 559	6.39 550	0.49 507	0.43 516	0.48 503	0.98 539	0.49 496	0.48 506

SGM-ForestM	4.04 549	0.32 392	0.46 251	0.43 308	0.27 281	7.50 556	1.45 540	3.84 550	4.24 549	8.19 560	6.76 558	19.00 568	9.08 557	10.74 562	6.62 551	0.31 450	0.33 494	0.32 459	0.32 474	0.29 421	0.29 429

ADCP+	1.06 491	0.35 411	1.51 518	0.49 401	0.51 483	1.45 501	0.55 433	1.25 467	1.03 423	1.16 472	1.15 415	1.10 437	1.07 483	1.56 504	6.75 552	0.19 304	0.16 345	0.23 370	0.21 374	0.28 417	0.21 363

tt	6.20 556	0.20 155	5.89 547	3.55 559	2.07 547	11.26 560	19.21 563	11.74 562	5.46 550	2.69 535	2.04 508	4.87 547	6.25 556	3.70 547	7.09 553	8.32 565	11.17 569	4.93 562	5.41 564	5.74 560	2.37 556

ADCS	1.51 519	0.61 492	3.42 538	0.59 475	0.51 483	1.27 489	1.08 517	1.59 516	1.81 519	1.91 519	1.66 489	1.51 494	1.42 508	1.94 525	8.60 554	0.33 469	0.32 488	0.33 464	0.36 483	0.44 484	0.42 486

TCMNet-wrong-test	8.97 559	10.42 564	8.74 552	19.56 565	17.61 564	12.53 563	9.01 561	13.59 564	2.18 526	4.64 553	5.11 555	14.63 562	11.09 560	7.19 558	9.73 555	5.56 564	0.89 543	3.77 561	3.11 560	10.34 564	9.80 563

xxxx	1.01 482	0.22 231	0.43 210	0.36 109	0.21 91	0.82 416	0.36 259	1.32 479	0.88 345	0.71 260	0.94 315	0.97 398	0.63 347	0.64 272	10.58 556	0.20 327	0.16 345	0.18 225	0.17 271	0.19 297	0.19 322

test_xeample	1.01 482	0.21 192	0.42 199	0.35 90	0.21 91	0.71 374	0.39 318	1.23 456	0.86 332	0.81 320	1.04 370	0.69 285	0.61 335	0.69 314	10.93 557	0.19 304	0.15 314	0.18 225	0.17 271	0.18 263	0.17 271

JetRed	5.27 555	5.84 560	12.81 558	2.36 548	2.83 557	12.23 562	10.50 562	4.46 552	3.60 544	3.86 550	3.83 541	4.85 546	4.18 553	6.78 556	11.96 558	2.17 554	2.96 559	2.18 546	1.97 555	3.38 557	2.68 558

PML	40.80 579	29.24 572	11.87 557	7.20 561	14.47 560	92.13 579	213.69 580	7.63 559	23.35 572	74.72 579	190.14 580	50.17 579	26.15 573	21.39 568	12.70 559	8.76 566	2.92 558	8.45 566	3.25 561	13.26 565	4.42 561

222	1.18 502	0.22 231	0.44 222	0.37 125	0.22 110	0.79 400	0.37 273	1.31 478	0.89 358	0.92 401	1.08 386	0.72 302	0.71 401	0.66 287	13.89 560	0.20 327	0.15 314	0.17 180	0.16 222	0.18 263	0.19 322

LE_ROB	4.42 552	0.24 289	2.75 535	0.42 288	0.23 150	1.57 508	0.90 503	1.71 524	17.88 568	16.56 570	4.88 552	5.17 548	18.85 570	1.63 510	14.62 561	0.17 244	0.14 285	0.16 142	0.16 222	0.19 297	0.17 271

LRCNet_RVC	21.24 568	31.15 573	21.41 562	28.98 570	23.82 568	3.13 543	0.60 448	20.96 571	1.59 510	25.58 571	28.15 573	21.99 571	14.79 561	21.94 572	16.41 562	28.89 576	14.87 570	33.53 572	31.28 572	29.51 574	26.16 572

BEATNet-Init1	15.13 564	0.82 512	50.86 576	0.72 509	0.53 488	38.10 575	7.03 560	11.83 563	14.25 562	29.78 575	30.17 575	48.21 578	22.64 572	26.78 573	18.11 563	0.42 498	0.38 503	0.47 499	0.46 504	0.51 499	0.48 506

AAGNet	1.43 516	0.20 155	0.48 283	0.44 327	0.25 211	0.29 85	0.31 172	0.65 175	0.68 223	0.97 420	0.86 280	0.67 280	0.62 341	0.64 272	20.63 564	0.16 206	0.11 131	0.19 265	0.15 190	0.19 297	0.12 107

USTest	12.99 563	14.18 565	20.00 559	16.24 564	14.97 561	20.80 566	31.95 569	16.20 566	10.91 555	8.79 561	9.48 561	13.94 561	10.50 559	16.11 564	21.44 565	3.17 558	4.82 561	5.08 563	5.36 563	8.81 563	7.13 562

DPSMNet_ROB	12.08 562	8.00 561	21.00 561	8.97 563	16.79 563	10.67 558	30.89 568	9.02 561	15.17 564	6.51 558	15.41 569	9.04 557	14.85 562	9.27 561	21.67 566	4.58 562	8.57 564	5.09 565	9.29 566	5.90 561	10.95 565

DGTPSM_ROB	12.07 561	8.00 561	20.99 560	8.93 562	16.78 562	10.67 558	30.87 567	9.01 560	15.16 563	6.50 557	15.41 569	9.04 557	14.85 562	9.25 560	21.67 566	4.57 561	8.57 564	5.08 563	9.28 565	5.90 561	10.95 565

Anonymous_1	33.25 570	18.26 566	23.92 563	20.54 566	21.28 567	25.59 567	35.94 570	22.01 574	15.57 565	13.33 563	13.49 566	18.08 567	15.29 564	20.36 565	24.60 568	16.28 572	8.84 566	66.59 576	118.00 576	155.73 579	11.23 567

DPSM_ROB	17.78 565	18.63 567	24.31 567	20.90 567	19.47 565	25.97 568	36.21 571	21.23 572	16.24 566	13.38 564	14.06 567	19.18 569	16.30 565	20.78 566	25.67 569	9.38 567	9.23 567	9.49 567	9.82 567	13.51 566	11.91 568

DPSM	17.78 565	18.63 567	24.31 567	20.90 567	19.47 565	25.97 568	36.21 571	21.23 572	16.24 566	13.38 564	14.06 567	19.18 569	16.30 565	20.78 566	25.67 569	9.38 567	9.23 567	9.49 567	9.82 567	13.51 566	11.91 568

xxxxx1	36.64 573	19.51 569	24.21 564	61.66 576	64.63 576	27.28 571	40.10 573	20.25 567	18.63 569	14.07 567	12.97 562	17.26 563	17.36 567	21.70 569	27.93 571	13.18 569	18.50 572	111.26 577	133.37 577	29.24 571	39.73 574

tt_ll	36.64 573	19.51 569	24.21 564	61.66 576	64.63 576	27.28 571	40.10 573	20.25 567	18.63 569	14.07 567	12.97 562	17.26 563	17.36 567	21.70 569	27.93 571	13.18 569	18.50 572	111.26 577	133.37 577	29.24 571	39.73 574

ff	36.64 573	19.51 569	24.21 564	61.66 576	64.63 576	27.28 571	40.10 573	20.25 567	18.63 569	14.07 567	12.97 562	17.26 563	17.36 567	21.70 569	27.93 571	13.18 569	18.50 572	111.26 577	133.37 577	29.24 571	39.73 574

HaxPig	31.96 569	37.24 575	34.27 569	24.37 569	24.88 569	18.26 565	19.86 564	20.64 570	28.52 574	35.97 576	38.75 576	25.57 572	28.72 574	33.88 574	34.39 574	35.94 577	38.87 577	37.80 573	40.48 573	39.68 575	41.15 577

MEDIAN_ROB	37.38 576	40.85 580	40.60 572	32.31 571	31.85 570	27.20 570	24.55 565	29.10 575	33.19 578	42.09 578	41.76 578	33.35 573	34.39 578	39.78 576	37.07 575	43.64 579	44.10 579	44.12 575	43.40 575	41.51 577	42.76 579

AVERAGE_ROB	37.58 577	40.13 579	40.15 571	34.81 572	33.82 571	28.55 574	25.10 566	32.02 576	34.06 579	41.28 577	40.66 577	34.46 574	34.81 579	39.18 575	37.57 576	42.78 578	43.44 578	43.82 574	43.03 574	40.47 576	41.51 578

Selective-RAFT-Error	35.84 572	37.49 577	48.83 575	42.26 574	39.24 573	52.30 577	73.09 577	42.66 578	32.61 575	26.80 573	28.30 574	38.84 577	33.51 577	41.68 578	51.59 577	18.82 574	18.58 576	19.17 571	19.80 571	27.28 569	24.05 571

CasAABBNet	35.74 571	37.43 576	48.72 574	42.22 573	39.20 572	52.24 576	73.12 578	42.61 577	32.62 576	26.78 572	27.95 571	38.58 575	32.60 575	41.67 577	51.65 578	18.74 573	18.57 575	19.15 570	19.77 570	27.20 568	23.98 570

LSM0	38.95 578	37.60 578	48.58 573	43.57 575	91.06 579	52.57 578	72.57 576	43.17 579	32.63 577	26.97 574	27.97 572	38.65 576	32.94 576	41.86 579	51.78 579	18.89 575	18.41 571	19.13 569	19.63 569	27.29 570	33.77 573

test_example2	176.61 580	205.14 581	198.86 580	188.60 580	190.98 580	152.67 580	170.61 579	94.86 580	123.55 580	178.88 580	179.48 579	158.94 580	141.34 580	192.61 580	198.96 580	203.76 580	236.37 580	164.13 580	173.55 580	218.58 580	160.41 580

ccccc		429.19 582		507.10 581	501.20 581	356.95 581		380.82 581		334.51 581		372.86 581		499.17 581		561.44 581	431.22 581	334.28 581	290.86 581	540.88 581

ASD4		8.86 563

Low-res two-view benchmark