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

IGEV-Stereo+	0.23 37	0.14 11	0.26 14	0.32 35	0.19 51	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 99	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.15 168	0.86 529

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	0.52 151	0.24 56	0.13 60	0.10 53	0.11 1	0.09 9	0.10 5	0.09 4

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.39 184	0.21 93	0.18 3	0.21 36	0.34 23	0.26 25	0.28 42	0.51 131	0.28 53	0.29 128	0.26 1	0.24 56	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.14 122	0.12 109

LG-Stereo_L2	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.19 51	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 60	0.09 24	0.13 53	0.09 9	0.10 5	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 3	0.13 2	0.28 28	0.30 8	0.20 75	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 60	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.08 1

CroCo-Stereo Lap2	0.28 78	0.24 291	0.39 159	0.50 417	0.29 332	0.20 4	0.31 174	0.49 85	0.38 105	0.24 21	0.27 34	0.46 165	0.31 150	0.39 56	0.30 160	0.14 99	0.15 316	0.16 144	0.13 137	0.16 207	0.15 209

test_4	0.36 164	0.18 86	0.31 53	0.44 329	0.25 213	0.20 4	0.34 215	0.56 117	0.41 120	0.59 179	1.45 476	0.43 149	0.25 73	0.63 261	0.28 139	0.12 32	0.10 53	0.17 182	0.19 330	0.15 168	0.11 66

CroCo-Stereo	0.26 61	0.22 233	0.36 112	0.48 388	0.22 112	0.20 4	0.29 136	0.51 95	0.44 136	0.28 42	0.23 18	0.42 141	0.26 90	0.29 6	0.26 101	0.15 160	0.13 253	0.13 53	0.11 77	0.16 207	0.12 109
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
monsterstereo	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.34 58	0.18 33	0.21 9	0.20 19	0.37 31	0.35 78	0.33 74	0.40 89	0.19 14	0.18 16	0.45 98	0.21 15	0.11 23	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.13 79	0.08 1

111111	0.21 12	0.14 11	0.27 20	0.37 127	0.22 112	0.21 9	0.19 14	0.43 68	0.27 26	0.20 8	0.20 12	0.29 54	0.14 1	0.41 68	0.22 25	0.14 99	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.12 45	0.12 109

GREAT-IGEV	0.22 24	0.15 25	0.31 53	0.29 4	0.22 112	0.21 9	0.26 92	0.33 22	0.31 49	0.20 8	0.30 53	0.22 28	0.22 44	0.47 118	0.22 25	0.11 23	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.13 79	0.10 28

LG-Stereo	0.24 45	0.18 86	0.40 170	0.39 184	0.20 75	0.22 12	0.27 108	0.32 14	0.36 86	0.26 30	0.44 99	0.22 28	0.16 9	0.37 44	0.27 119	0.11 23	0.12 188	0.16 144	0.15 192	0.13 79	0.09 4

MonSter	0.20 9	0.14 11	0.25 10	0.31 16	0.15 1	0.22 12	0.22 45	0.39 45	0.33 62	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 14	0.09 4

IGEV-Stereo++	0.21 12	0.15 25	0.27 20	0.37 127	0.19 51	0.22 12	0.18 9	0.42 60	0.35 78	0.22 15	0.28 43	0.24 41	0.18 16	0.27 4	0.22 25	0.12 32	0.09 24	0.12 24	0.10 52	0.12 45	0.10 28

Pruner-Stereo	0.38 196	0.20 157	0.45 236	0.40 219	0.25 213	0.22 12	0.24 73	0.67 196	0.55 176	0.89 383	0.76 219	0.68 283	0.29 128	0.62 250	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.17 273	0.17 241	0.18 291

2.75w_new	0.21 12	0.18 86	0.28 28	0.29 4	0.17 17	0.23 16	0.34 215	0.36 29	0.28 30	0.34 77	0.26 31	0.17 4	0.22 44	0.36 38	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.10 5	0.09 4

monsters	0.22 24	0.14 11	0.26 14	0.31 16	0.19 51	0.23 16	0.19 14	0.44 71	0.33 62	0.36 86	0.30 53	0.16 2	0.18 16	0.43 83	0.19 3	0.11 23	0.09 24	0.11 1	0.09 9	0.10 5	0.10 28

IGEV	0.20 9	0.12 1	0.23 1	0.31 16	0.20 75	0.23 16	0.19 14	0.40 50	0.29 37	0.22 15	0.34 72	0.20 19	0.15 4	0.31 13	0.19 3	0.11 23	0.10 53	0.12 24	0.10 52	0.10 5	0.10 28

SCV_C0	0.26 61	0.18 86	0.34 95	0.35 92	0.24 181	0.23 16	0.28 126	0.51 95	0.36 86	0.31 56	0.36 80	0.37 103	0.20 30	0.57 193	0.22 25	0.13 60	0.10 53	0.13 53	0.11 77	0.16 207	0.12 109

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 60	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.10 5	0.09 4

StereoAnything_RVC	0.21 12	0.68 502	0.39 159	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	0.16 208	0.09 24	0.12 24	0.08 1	0.16 207	0.09 4

RAStereo	0.24 45	0.17 61	0.29 35	0.40 219	0.21 93	0.23 16	0.26 92	0.42 60	0.45 143	0.23 17	0.34 72	0.30 56	0.19 24	0.34 28	0.25 72	0.15 160	0.12 188	0.16 144	0.13 137	0.14 122	0.11 66

DLNR_Zeroshot_test	20.09 569	36.28 576	38.04 572	169.85 581	61.80 577	0.23 16	0.20 19	13.88 567	0.37 100	0.44 131	0.66 185	0.43 149	0.21 37	0.62 250	0.28 139	5.46 565	0.10 53	0.15 119	0.11 77	72.60 580	0.11 66

RAFT_R40	0.40 224	0.19 122	0.44 224	0.43 310	0.25 213	0.23 16	0.26 92	0.67 196	0.67 220	0.98 427	0.78 234	0.72 304	0.43 231	0.76 354	0.35 221	0.16 208	0.11 133	0.20 297	0.16 224	0.18 265	0.14 186

4.5_new	0.21 12	0.20 157	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 92	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 24	0.10 52	0.13 79	0.09 4

4.5w-stereo	0.21 12	0.20 157	0.29 35	0.30 8	0.17 17	0.24 25	0.26 92	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 24	0.10 52	0.13 79	0.09 4

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 60	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.09 4

MLG-Stereo_test1	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.33 47	0.17 17	0.24 25	0.17 2	0.25 3	0.12 1	0.18 4	0.14 1	0.23 38	0.15 4	0.31 13	0.20 9	0.12 32	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.10 5	0.09 4

S2M2	0.26 61	0.22 233	0.33 79	0.31 16	0.25 213	0.24 25	0.13 1	0.35 26	0.41 120	0.25 26	0.36 80	0.30 56	0.25 73	0.30 11	0.26 101	0.22 370	0.19 397	0.17 182	0.19 330	0.21 338	0.18 291

IGEV++	0.24 45	0.17 61	0.31 53	0.38 156	0.22 112	0.24 25	0.22 45	0.50 93	0.23 16	0.28 42	0.35 77	0.30 56	0.22 44	0.31 13	0.28 139	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.13 79	0.13 142

DisPM	0.39 212	0.19 122	0.44 224	0.41 250	0.27 283	0.24 25	0.31 174	0.65 177	0.57 184	0.87 369	0.87 290	0.60 237	0.32 155	0.76 354	0.32 177	0.18 276	0.12 188	0.19 267	0.17 273	0.15 168	0.20 347

Patchmatch Stereo++	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.22 45	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.31 174	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.56 181	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

ROB_FTStereo_v2	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.31 174	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.57 208	0.38 200	0.57 193	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

HUI-Stereo	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.22 45	0.60 143	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.50 138	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

iGMRVC	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.30 152	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

iRAFT	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.22 45	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

RAFT-IKP	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.24 25	0.28 126	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.57 208	0.38 200	0.58 213	0.36 237	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

asda	0.21 12	0.19 122	0.29 35	0.31 16	0.17 17	0.25 39	0.23 59	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 14	0.10 28

HUF	0.24 45	0.16 39	0.33 79	0.32 35	0.18 33	0.25 39	0.40 331	0.42 60	0.34 65	0.25 26	0.23 18	0.32 66	0.28 114	0.34 28	0.24 56	0.13 60	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.12 45	0.10 28

ROB_FTStereo	0.35 146	0.23 254	0.47 265	0.41 250	0.22 112	0.25 39	0.21 36	0.59 133	0.36 86	0.63 200	0.73 202	0.58 216	0.38 200	0.57 193	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.20 315	0.15 209

SST-Stereo	0.40 224	0.19 122	0.45 236	0.42 290	0.25 213	0.25 39	0.21 36	0.66 186	0.47 152	1.08 463	0.79 244	0.72 304	0.43 231	0.77 361	0.35 221	0.16 208	0.11 133	0.20 297	0.16 224	0.19 299	0.15 209

LGtest1	0.19 7	0.14 11	0.29 35	0.34 58	0.16 7	0.26 43	0.17 2	0.32 14	0.20 10	0.21 11	0.15 3	0.23 38	0.20 30	0.32 18	0.20 9	0.15 160	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.12 45	0.11 66

AIO_rvc	0.23 37	0.16 39	0.32 64	0.34 58	0.19 51	0.26 43	0.33 204	0.40 50	0.22 14	0.26 30	0.24 24	0.34 82	0.15 4	0.51 145	0.24 56	0.12 32	0.09 24	0.13 53	0.10 52	0.12 45	0.10 28

GIP-stereo	0.24 45	0.18 86	0.30 46	0.37 127	0.24 181	0.26 43	0.20 19	0.46 77	0.36 86	0.24 21	0.39 88	0.35 91	0.20 30	0.31 13	0.21 15	0.15 160	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.12 45	0.11 66

GCAP-BAT	0.30 103	0.21 194	0.42 201	0.33 47	0.27 283	0.26 43	0.27 108	0.45 75	0.30 42	0.60 183	0.64 175	0.45 157	0.23 56	0.56 181	0.26 101	0.15 160	0.12 188	0.15 119	0.10 52	0.12 45	0.11 66

RAFT-Stereo-weight	0.32 115	0.18 86	0.33 79	0.39 184	0.22 112	0.26 43	0.29 136	0.67 196	0.80 298	0.53 163	0.51 131	0.58 216	0.20 30	0.47 118	0.27 119	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.11 66

CASnet	0.30 103	0.20 157	0.33 79	0.41 250	0.16 7	0.26 43	0.24 73	0.52 104	0.53 167	0.52 160	0.54 146	0.39 115	0.24 66	0.40 61	0.26 101	0.14 99	0.10 53	0.22 352	0.18 300	0.18 265	0.11 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.27 71	0.17 61	0.31 53	0.34 58	0.45 467	0.26 43	0.28 126	0.37 31	0.32 56	0.30 55	0.46 107	0.31 63	0.37 196	0.36 38	0.24 56	0.14 99	0.10 53	0.15 119	0.12 103	0.13 79	0.11 66

MC-Stereo	0.28 78	0.17 61	0.32 64	0.38 156	0.20 75	0.26 43	0.26 92	0.49 85	0.37 100	0.37 92	0.61 168	0.41 131	0.31 150	0.55 171	0.25 72	0.13 60	0.09 24	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.11 66

NF-Stereo	0.38 196	0.20 157	0.45 236	0.41 250	0.25 213	0.26 43	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.57 208	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

OCTAStereo	0.38 196	0.20 157	0.46 253	0.41 250	0.25 213	0.26 43	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.58 216	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

RE-Stereo	0.38 196	0.20 157	0.46 253	0.41 250	0.25 213	0.26 43	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.58 216	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

TVStereo	0.38 196	0.20 157	0.46 253	0.41 250	0.25 213	0.26 43	0.31 174	0.69 214	0.70 233	0.65 219	0.77 223	0.58 216	0.30 143	0.67 300	0.35 221	0.18 276	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.16 207	0.27 418

DeepStereo_RVC	0.36 164	0.21 194	0.47 265	0.40 219	0.24 181	0.26 43	0.22 45	0.60 143	0.38 105	0.69 249	0.67 189	0.57 208	0.51 278	0.56 181	0.39 267	0.16 208	0.12 188	0.18 227	0.15 192	0.19 299	0.18 291

asd	0.21 12	0.18 86	0.29 35	0.32 35	0.18 33	0.27 56	0.22 45	0.35 26	0.22 14	0.31 56	0.22 16	0.19 14	0.21 37	0.44 94	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.11 14	0.09 4

3.5w_stereo	0.22 24	0.18 86	0.29 35	0.30 8	0.18 33	0.27 56	0.23 59	0.37 31	0.28 30	0.31 56	0.26 31	0.22 28	0.26 90	0.50 138	0.24 56	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

MLG-Stereo	0.18 3	0.13 2	0.27 20	0.34 58	0.15 1	0.27 56	0.17 2	0.28 6	0.14 3	0.18 4	0.14 1	0.23 38	0.15 4	0.32 18	0.20 9	0.11 23	0.09 24	0.13 53	0.09 9	0.10 5	0.09 4

SCV	0.26 61	0.19 122	0.33 79	0.35 92	0.21 93	0.27 56	0.34 215	0.56 117	0.28 30	0.24 21	0.28 43	0.37 103	0.23 56	0.49 132	0.22 25	0.18 276	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.15 168	0.11 66

Occ-G	0.26 61	0.14 11	0.28 28	0.34 58	0.20 75	0.27 56	0.34 215	0.41 56	0.31 49	0.29 49	0.43 98	0.49 179	0.25 73	0.47 118	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.14 79	0.11 77	0.12 45	0.12 109

rvit_stereo_0080	0.31 109	0.25 314	0.40 170	0.39 184	0.28 306	0.27 56	0.46 379	0.49 85	0.44 136	0.35 82	0.42 95	0.40 125	0.28 114	0.41 68	0.33 189	0.22 370	0.17 366	0.17 182	0.16 224	0.22 360	0.15 209

RSM	0.25 53	0.18 86	0.33 79	0.36 111	0.20 75	0.27 56	0.34 215	0.51 95	0.27 26	0.26 30	0.23 18	0.39 115	0.21 37	0.56 181	0.22 25	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.14 122	0.10 28

H2IRNET	0.37 181	0.20 157	0.33 79	0.38 156	0.25 213	0.27 56	0.23 59	0.59 133	0.72 245	0.39 110	0.90 306	0.74 321	0.55 302	0.52 151	0.43 287	0.15 160	0.13 253	0.18 227	0.20 355	0.16 207	0.13 142

MoCha-V2	0.25 53	0.15 25	0.29 35	0.40 219	0.18 33	0.27 56	0.26 92	0.49 85	0.27 26	0.36 86	0.27 34	0.33 78	0.35 176	0.49 132	0.22 25	0.12 32	0.10 53	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.11 66

whm_eth	0.31 109	0.25 314	0.40 170	0.39 184	0.28 306	0.27 56	0.46 379	0.49 85	0.44 136	0.35 82	0.42 95	0.40 125	0.28 114	0.41 68	0.33 189	0.22 370	0.17 366	0.17 182	0.16 224	0.22 360	0.15 209

plain	0.31 109	0.20 157	0.50 310	0.39 184	0.29 332	0.27 56	0.30 152	0.44 71	0.35 78	0.31 56	0.66 185	0.30 56	0.31 150	0.65 281	0.31 167	0.17 246	0.13 253	0.20 297	0.15 192	0.17 241	0.12 109

MaDis-Stereo	0.26 61	0.18 86	0.36 112	0.36 111	0.26 254	0.27 56	0.27 108	0.43 68	0.35 78	0.27 39	0.26 31	0.41 131	0.28 114	0.40 61	0.28 139	0.16 208	0.14 287	0.16 144	0.13 137	0.14 122	0.12 109

MIM_Stereo	0.38 196	0.17 61	0.53 335	0.37 127	0.24 181	0.27 56	0.24 73	0.70 229	0.54 171	0.72 274	1.00 351	0.63 250	0.29 128	0.64 274	0.38 261	0.13 60	0.14 287	0.17 182	0.16 224	0.14 122	0.11 66

Selective-IGEV	0.24 45	0.18 86	0.35 105	0.35 92	0.19 51	0.27 56	0.25 81	0.55 115	0.23 16	0.27 39	0.25 29	0.34 82	0.19 24	0.58 213	0.22 25	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.12 45	0.10 28

IRAFT_RVC	0.42 242	0.20 157	0.48 285	0.44 329	0.24 181	0.27 56	0.54 431	0.74 254	0.77 277	0.76 295	0.80 247	0.73 315	0.51 278	0.70 322	0.36 237	0.17 246	0.10 53	0.21 338	0.16 224	0.16 207	0.14 186

CREStereo++_RVC	0.32 115	0.15 25	0.23 1	0.31 16	0.24 181	0.27 56	0.22 45	0.46 77	0.88 347	0.46 139	0.80 247	0.30 56	0.26 90	0.36 38	0.33 189	0.13 60	0.09 24	0.13 53	0.51 520	0.13 79	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
AFF-stereo	0.38 196	0.19 122	0.39 159	0.37 127	0.21 93	0.27 56	0.31 174	0.65 177	0.66 217	0.64 210	1.13 406	0.76 329	0.39 211	0.55 171	0.33 189	0.11 23	0.09 24	0.16 144	0.16 224	0.13 79	0.11 66

2w_stereo	0.22 24	0.18 86	0.30 46	0.32 35	0.16 7	0.28 73	0.38 297	0.38 41	0.35 78	0.32 69	0.33 65	0.17 4	0.18 16	0.29 6	0.22 25	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.12 45	0.10 28

HI	0.45 269	0.21 194	0.36 112	0.34 58	0.35 410	0.28 73	0.31 174	0.72 241	0.46 147	0.87 369	1.13 406	1.09 436	0.76 419	0.69 316	0.56 368	0.12 32	0.10 53	0.17 182	0.17 273	0.17 241	0.15 209

CoSv	0.45 269	0.21 194	0.36 112	0.34 58	0.35 410	0.28 73	0.31 174	0.72 241	0.46 147	0.87 369	1.13 406	1.09 436	0.76 419	0.69 316	0.56 368	0.12 32	0.10 53	0.17 182	0.17 273	0.17 241	0.15 209

fffft	0.25 53	0.17 61	0.37 128	0.36 111	0.22 112	0.28 73	0.36 261	0.42 60	0.24 19	0.36 86	0.23 18	0.27 50	0.22 44	0.52 151	0.27 119	0.12 32	0.09 24	0.16 144	0.12 103	0.12 45	0.12 109
1: 1. 1
AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 306	0.21 194	1.26 501	0.39 184	0.51 485	0.28 73	0.30 152	1.25 469	0.44 136	0.68 240	1.11 395	0.86 363	0.33 165	0.67 300	0.27 119	0.15 160	0.11 133	0.17 182	0.20 355	0.22 360	0.24 397

AIO-Stereo	0.25 53	0.18 86	0.34 95	0.37 127	0.18 33	0.28 73	0.30 152	0.48 82	0.27 26	0.29 49	0.30 53	0.32 66	0.17 10	0.52 151	0.23 47	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.10 28

RSM++	0.25 53	0.18 86	0.34 95	0.36 111	0.20 75	0.28 73	0.30 152	0.51 95	0.32 56	0.25 26	0.22 16	0.37 103	0.21 37	0.50 138	0.24 56	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.14 122	0.10 28

CAS++	0.32 115	0.24 291	0.36 112	0.37 127	0.26 254	0.28 73	0.23 59	0.87 308	0.50 159	0.47 144	0.45 102	0.26 46	0.21 37	0.49 132	0.24 56	0.23 385	0.19 397	0.22 352	0.17 273	0.21 338	0.16 255
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.31 109	0.18 86	0.37 128	0.41 250	0.31 368	0.28 73	0.23 59	0.47 80	0.42 128	0.31 56	0.63 172	0.36 101	0.35 176	0.57 193	0.31 167	0.17 246	0.13 253	0.19 267	0.17 273	0.18 265	0.14 186

test_5	0.43 252	0.24 291	0.43 212	0.52 445	0.28 306	0.28 73	0.42 356	0.72 241	0.82 311	0.62 192	0.91 309	0.72 304	0.55 302	0.79 370	0.35 221	0.14 99	0.11 133	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.16 255

PFNet+	0.40 224	0.19 122	0.49 297	0.39 184	0.25 213	0.28 73	0.23 59	0.64 176	0.70 233	0.85 354	0.79 244	0.64 257	0.35 176	0.72 332	0.34 204	0.19 306	0.14 287	0.23 372	0.20 355	0.16 207	0.20 347

AnonymousM	0.41 235	0.81 511	0.29 35	0.34 58	0.22 112	0.28 73	0.38 297	0.53 114	0.41 120	0.70 255	0.49 118	0.47 168	0.27 100	0.41 68	0.31 167	0.15 160	0.12 188	1.51 534	0.26 444	0.12 45	0.10 28

qwe	0.22 24	0.18 86	0.28 28	0.31 16	0.18 33	0.29 85	0.21 36	0.38 41	0.32 56	0.35 82	0.30 53	0.20 19	0.20 30	0.43 83	0.21 15	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 45	0.09 4

4w-stereo	0.21 12	0.19 122	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 52	0.11 14	0.09 4

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 52	0.21 27	0.27 100	0.36 38	0.25 72	0.16 208	0.09 24	0.13 53	0.10 52	0.13 79	0.10 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 53	0.31 390	0.24 5	0.51 433	0.19 51	0.29 85	0.22 45	0.40 50	0.37 100	0.26 30	0.24 24	0.24 41	0.31 150	0.44 94	0.22 25	0.14 99	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.14 122	0.10 28

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 387	3.08 560	2.43 535	0.31 16	0.18 33	0.29 85	0.20 19	0.37 31	0.32 56	0.28 42	0.24 24	0.18 9	0.18 16	0.31 13	0.22 25	1.09 537	0.08 2	0.17 182	0.16 224	0.14 122	0.97 538

DCANet-4	0.36 164	0.20 157	0.48 285	0.34 58	0.19 51	0.29 85	0.30 152	0.66 186	0.92 375	0.69 249	0.78 234	0.40 125	0.47 254	0.45 98	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 142

fff	0.37 181	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.29 85	0.30 152	0.69 214	1.06 441	0.69 249	0.78 234	0.42 141	0.63 349	0.46 111	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 142

RAFT+CT+SA	0.39 212	0.23 254	0.36 112	0.51 433	0.27 283	0.29 85	0.46 379	0.75 260	0.80 298	0.51 154	0.89 302	0.41 131	0.40 217	0.78 365	0.32 177	0.14 99	0.11 133	0.18 227	0.18 300	0.15 168	0.14 186

TRStereo	0.37 181	0.27 350	0.59 359	0.47 382	0.41 445	0.29 85	0.30 152	0.84 294	0.59 187	0.52 160	0.41 92	0.52 189	0.26 90	0.73 337	0.27 119	0.17 246	0.12 188	0.19 267	0.19 330	0.13 79	0.11 66

AAGNet	1.43 518	0.20 157	0.48 285	0.44 329	0.25 213	0.29 85	0.31 174	0.65 177	0.68 225	0.97 422	0.86 282	0.67 282	0.62 343	0.64 274	20.63 566	0.16 208	0.11 133	0.19 267	0.15 192	0.19 299	0.12 109

csc	0.37 181	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.29 85	0.30 152	0.69 214	1.06 441	0.69 249	0.78 234	0.42 141	0.63 349	0.46 111	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 142

cscssc	0.37 181	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.29 85	0.30 152	0.69 214	1.06 441	0.69 249	0.78 234	0.42 141	0.63 349	0.46 111	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.13 142

AIO_test	0.23 37	0.16 39	0.28 28	0.34 58	0.20 75	0.30 97	0.39 320	0.38 41	0.25 24	0.25 26	0.28 43	0.32 66	0.22 44	0.38 52	0.25 72	0.12 32	0.09 24	0.13 53	0.10 52	0.12 45	0.09 4

mms	0.26 61	0.21 194	0.33 79	0.37 127	0.25 213	0.30 97	0.33 204	0.40 50	0.32 56	0.28 42	0.34 72	0.34 82	0.20 30	0.45 98	0.26 101	0.12 32	0.11 133	0.16 144	0.12 103	0.14 122	0.11 66

ours_stereo	0.26 61	0.21 194	0.33 79	0.38 156	0.23 152	0.30 97	0.33 204	0.42 60	0.38 105	0.26 30	0.34 72	0.35 91	0.23 56	0.47 118	0.27 119	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.12 103	0.14 122	0.10 28

rvit_stereo_0081	0.32 115	0.24 291	0.47 265	0.43 310	0.26 254	0.30 97	0.37 275	0.42 60	0.55 176	0.36 86	0.40 89	0.39 115	0.35 176	0.43 83	0.33 189	0.22 370	0.16 347	0.19 267	0.16 224	0.19 299	0.13 142

rvit_stereo_0082	0.32 115	0.24 291	0.47 265	0.43 310	0.26 254	0.30 97	0.37 275	0.42 60	0.55 176	0.36 86	0.40 89	0.39 115	0.35 176	0.43 83	0.33 189	0.22 370	0.16 347	0.19 267	0.16 224	0.19 299	0.13 142

IGEV_Zeroshot_test	0.34 131	0.18 86	0.67 399	0.39 184	0.28 306	0.30 97	0.25 81	0.74 254	0.31 49	0.62 192	0.57 158	0.54 197	0.25 73	0.53 160	0.27 119	0.14 99	0.10 53	0.15 119	0.14 167	0.14 122	0.12 109

UniTT-Stereo	0.27 71	0.17 61	0.37 128	0.40 219	0.27 283	0.30 97	0.28 126	0.39 45	0.31 49	0.29 49	0.46 107	0.27 50	0.25 73	0.47 118	0.34 204	0.17 246	0.13 253	0.13 53	0.12 103	0.14 122	0.12 109

anonymousdsp	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.37 127	0.25 213	0.30 97	0.35 239	0.63 163	0.35 78	0.39 110	0.33 65	0.33 78	0.28 114	0.59 228	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

ADStereo(finetuned)	0.37 181	0.16 39	0.49 297	0.34 58	0.19 51	0.30 97	0.30 152	0.68 206	0.91 370	0.70 255	0.77 223	0.43 149	0.69 386	0.45 98	0.33 189	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.12 109

IGEV-Stereo	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.37 127	0.25 213	0.30 97	0.35 239	0.63 163	0.35 78	0.39 110	0.33 65	0.33 78	0.28 114	0.59 228	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-softLoss	0.38 196	0.20 157	0.48 285	0.41 250	0.26 254	0.30 97	0.35 239	0.69 214	0.46 147	0.62 192	0.82 258	0.59 231	0.33 165	0.70 322	0.39 267	0.19 306	0.12 188	0.20 297	0.18 300	0.16 207	0.22 383

KMStereo	0.38 196	0.20 157	0.48 285	0.41 250	0.26 254	0.30 97	0.35 239	0.69 214	0.46 147	0.62 192	0.82 258	0.59 231	0.33 165	0.70 322	0.39 267	0.19 306	0.12 188	0.20 297	0.18 300	0.16 207	0.22 383

rafts_anoy	0.37 181	0.21 194	0.36 112	0.41 250	0.26 254	0.30 97	0.33 204	0.67 196	0.90 363	0.58 177	0.66 185	0.45 157	0.33 165	0.47 118	0.39 267	0.16 208	0.11 133	0.21 338	0.23 407	0.17 241	0.14 186

raftrobust	0.34 131	0.19 122	0.36 112	0.41 250	0.27 283	0.30 97	0.25 81	0.71 237	0.63 202	0.58 177	0.55 152	0.45 157	0.46 250	0.51 145	0.29 154	0.16 208	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.13 142

DCANet	0.36 164	0.16 39	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.30 97	0.30 152	0.68 206	0.91 370	0.70 255	0.77 223	0.43 149	0.57 311	0.45 98	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.12 109

2.25w	0.22 24	0.18 86	0.31 53	0.31 16	0.18 33	0.31 112	0.18 9	0.32 14	0.31 49	0.31 56	0.37 84	0.20 19	0.22 44	0.45 98	0.24 56	0.10 10	0.09 24	0.11 1	0.09 9	0.10 5	0.10 28

4.25_new	0.22 24	0.21 194	0.32 64	0.32 35	0.18 33	0.31 112	0.27 108	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

4.5w_new	0.22 24	0.21 194	0.32 64	0.32 35	0.18 33	0.31 112	0.27 108	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

4.25w-stereo	0.22 24	0.21 194	0.32 64	0.32 35	0.18 33	0.31 112	0.27 108	0.32 14	0.24 19	0.29 49	0.27 34	0.20 19	0.23 56	0.34 28	0.23 47	0.09 1	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

2.5w	0.21 12	0.18 86	0.31 53	0.32 35	0.18 33	0.31 112	0.25 81	0.31 12	0.23 16	0.28 42	0.35 77	0.18 9	0.17 10	0.39 56	0.21 15	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.10 52	0.11 14	0.09 4

1w_stereo	0.24 45	0.15 25	0.29 35	0.34 58	0.18 33	0.31 112	0.41 346	0.40 50	0.43 130	0.31 56	0.38 86	0.17 4	0.24 66	0.45 98	0.23 47	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.11 14	0.09 4

999	0.27 71	0.16 39	0.35 105	0.36 111	0.24 181	0.31 112	0.27 108	0.49 85	0.38 105	0.26 30	0.30 53	0.39 115	0.23 56	0.63 261	0.25 72	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.14 186

ff7	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 112	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

ffff	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 112	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

11t	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 112	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

RCA-Stereo	0.35 146	0.17 61	0.34 95	0.38 156	0.22 112	0.31 112	0.34 215	0.68 206	1.24 476	0.45 133	0.65 178	0.47 168	0.43 231	0.38 52	0.27 119	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.11 77	0.11 14	0.11 66

ccc-4	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.36 111	0.26 254	0.31 112	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.33 65	0.32 66	0.29 128	0.58 213	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.12 103	0.14 122	0.15 209

iRaft-Stereo_5w	0.45 269	0.21 194	0.48 285	0.42 290	0.28 306	0.31 112	0.54 431	0.63 163	0.62 191	0.62 192	0.89 302	1.01 411	0.69 386	0.75 350	0.66 396	0.13 60	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.14 122	0.15 209

iRaft-Stereo_20w	0.39 212	0.19 122	0.57 354	0.37 127	0.27 283	0.31 112	0.24 73	1.44 503	0.29 37	0.69 249	0.53 144	0.60 237	0.42 225	0.83 385	0.27 119	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.13 137	0.15 168	0.13 142

GLC_STEREO	0.29 89	0.19 122	0.27 20	0.44 329	0.19 51	0.31 112	0.26 92	0.47 80	0.43 130	0.37 92	0.47 113	0.41 131	0.23 56	0.50 138	0.34 204	0.14 99	0.18 383	0.19 267	0.16 224	0.16 207	0.13 142

iRaftStereo_RVC	0.32 115	0.19 122	0.37 128	0.39 184	0.22 112	0.31 112	0.29 136	0.68 206	0.51 161	0.49 148	0.66 185	0.37 103	0.23 56	0.45 98	0.33 189	0.14 99	0.10 53	0.18 227	0.17 273	0.15 168	0.12 109

EAI-Stereo	0.34 131	0.19 122	0.44 224	0.39 184	0.21 93	0.31 112	0.30 152	1.15 424	0.30 42	0.49 148	0.75 213	0.36 101	0.28 114	0.62 250	0.27 119	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.13 137	0.13 79	0.12 109

3w_stereo	0.24 45	0.20 157	0.37 128	0.33 47	0.16 7	0.32 129	0.42 356	0.41 56	0.38 105	0.31 56	0.27 34	0.16 2	0.26 90	0.34 28	0.22 25	0.10 10	0.08 2	0.11 1	0.09 9	0.12 45	0.11 66

HART	0.29 89	0.16 39	0.32 64	0.40 219	0.21 93	0.32 129	0.26 92	0.62 155	0.31 49	0.33 74	0.65 178	0.41 131	0.22 44	0.55 171	0.25 72	0.12 32	0.10 53	0.15 119	0.11 77	0.15 168	0.11 66

Reg-Stereo(zero)	0.30 103	0.16 39	0.28 28	0.34 58	0.18 33	0.32 129	0.20 19	0.63 163	0.68 225	0.50 151	0.52 140	0.51 185	0.30 143	0.45 98	0.25 72	0.13 60	0.10 53	0.12 24	0.10 52	0.12 45	0.11 66

MSKI-zero shot	0.32 115	0.17 61	0.34 95	0.39 184	0.21 93	0.32 129	0.22 45	0.61 149	0.43 130	0.52 160	0.64 175	0.61 242	0.20 30	0.74 344	0.25 72	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.10 52	0.12 45	0.12 109

4D-IteraStereo	0.33 125	0.18 86	0.40 170	0.40 219	0.24 181	0.32 129	0.27 108	0.58 128	0.72 245	0.65 219	0.54 146	0.42 141	0.23 56	0.45 98	0.28 139	0.14 99	0.09 24	0.19 267	0.16 224	0.16 207	0.11 66

ProNet	0.29 89	0.21 194	0.38 140	0.35 92	0.24 181	0.32 129	0.43 363	0.57 122	0.37 100	0.33 74	0.30 53	0.32 66	0.28 114	0.57 193	0.26 101	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.13 79	0.13 142

cross-raft	0.34 131	0.20 157	0.37 128	0.44 329	0.23 152	0.32 129	0.35 239	0.74 254	0.40 116	0.60 183	0.77 223	0.57 208	0.27 100	0.43 83	0.28 139	0.12 32	0.10 53	0.15 119	0.13 137	0.15 168	0.11 66

IGEV-RUCA	0.25 53	0.16 39	0.34 95	0.39 184	0.27 283	0.33 136	0.20 19	0.38 41	0.36 86	0.26 30	0.31 62	0.25 45	0.21 37	0.48 128	0.24 56	0.20 329	0.11 133	0.13 53	0.10 52	0.17 241	0.15 209

fffy	0.28 78	0.21 194	0.34 95	0.37 127	0.23 152	0.33 136	0.29 136	0.51 95	0.41 120	0.32 69	0.37 84	0.39 115	0.27 100	0.50 138	0.27 119	0.12 32	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.14 122	0.11 66

WCG-NET	0.28 78	0.15 25	0.33 79	0.33 47	0.19 51	0.33 136	0.27 108	0.39 45	0.80 298	0.46 139	0.49 118	0.39 115	0.25 73	0.40 61	0.25 72	0.12 32	0.09 24	0.13 53	0.11 77	0.12 45	0.10 28

rvit_stereo_ft	0.33 125	0.25 314	0.47 265	0.52 445	0.32 384	0.33 136	0.47 386	0.49 85	0.50 159	0.34 77	0.41 92	0.41 131	0.32 155	0.48 128	0.34 204	0.22 370	0.14 287	0.19 267	0.18 300	0.19 299	0.14 186

HH	0.35 146	0.20 157	0.47 265	0.40 219	0.25 213	0.33 136	0.31 174	0.76 267	0.38 105	0.43 128	0.57 158	0.79 339	0.44 240	0.71 327	0.25 72	0.15 160	0.11 133	0.15 119	0.14 167	0.14 122	0.12 109

HanStereo	0.35 146	0.20 157	0.47 265	0.40 219	0.25 213	0.33 136	0.31 174	0.76 267	0.38 105	0.43 128	0.57 158	0.79 339	0.44 240	0.71 327	0.25 72	0.15 160	0.11 133	0.15 119	0.14 167	0.14 122	0.12 109

LoS	0.29 89	0.15 25	0.30 46	0.29 4	0.18 33	0.33 136	0.29 136	0.51 95	0.72 245	0.34 77	0.52 140	0.41 131	0.28 114	0.47 118	0.28 139	0.15 160	0.11 133	0.13 53	0.09 9	0.11 14	0.11 66
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
HHNet	0.41 235	0.17 61	0.41 180	0.34 58	0.37 420	0.33 136	0.34 215	0.69 214	0.75 262	0.86 361	1.30 450	0.52 189	0.32 155	0.52 151	0.35 221	0.15 160	0.11 133	0.19 267	0.15 192	0.15 168	0.24 397

RAFT-345	0.40 224	0.18 86	0.40 170	0.38 156	0.22 112	0.33 136	0.26 92	0.61 149	0.51 161	0.74 286	1.79 499	0.45 157	0.33 165	0.66 289	0.36 237	0.14 99	0.11 133	0.18 227	0.14 167	0.13 79	0.13 142

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 164	0.17 61	0.41 180	0.35 92	0.19 51	0.33 136	0.29 136	0.65 177	0.73 252	0.68 240	1.01 354	0.56 203	0.40 217	0.42 75	0.30 160	0.11 23	0.09 24	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.10 28

UGAM-zero	0.46 279	0.19 122	0.62 369	0.37 127	0.23 152	0.34 146	0.21 36	1.15 424	0.39 115	0.66 231	0.61 168	1.70 505	0.91 459	0.75 350	0.25 72	0.14 99	0.11 133	0.15 119	0.12 103	0.13 79	0.13 142

rvit_stereo_0083	0.34 131	0.24 291	0.50 310	0.44 329	0.27 283	0.34 146	0.35 239	0.45 75	0.62 191	0.37 92	0.47 113	0.42 141	0.35 176	0.40 61	0.36 237	0.22 370	0.20 407	0.20 297	0.17 273	0.20 315	0.14 186

rvit_stereo_0081_aga	0.31 109	0.28 364	0.44 224	0.42 290	0.29 332	0.34 146	0.31 174	0.44 71	0.40 116	0.39 110	0.44 99	0.40 125	0.32 155	0.42 75	0.29 154	0.23 385	0.17 366	0.19 267	0.16 224	0.20 315	0.15 209

TestStereo1	0.43 252	0.23 254	0.41 180	0.51 433	0.24 181	0.34 146	0.40 331	0.77 270	0.90 363	0.68 240	0.96 330	0.48 173	0.46 250	0.91 422	0.32 177	0.16 208	0.13 253	0.18 227	0.15 192	0.14 122	0.13 142

RAFT_CTSACE	0.45 269	0.20 157	0.44 224	0.45 352	0.27 283	0.34 146	0.39 320	0.60 143	0.73 252	0.76 295	1.44 473	0.83 352	0.38 200	1.08 460	0.26 101	0.12 32	0.13 253	0.18 227	0.16 224	0.15 168	0.11 66

SA-5K	0.43 252	0.23 254	0.41 180	0.51 433	0.24 181	0.34 146	0.40 331	0.77 270	0.90 363	0.68 240	0.96 330	0.48 173	0.46 250	0.91 422	0.32 177	0.16 208	0.13 253	0.18 227	0.15 192	0.14 122	0.13 142

NRIStereo	0.36 164	0.20 157	0.45 236	0.41 250	0.23 152	0.34 146	0.26 92	0.65 177	0.55 176	0.64 210	0.63 172	0.56 203	0.37 196	0.65 281	0.37 253	0.15 160	0.11 133	0.18 227	0.15 192	0.17 241	0.14 186

Gwc-CoAtRS	0.34 131	0.17 61	0.44 224	0.39 184	0.23 152	0.34 146	0.22 45	0.70 229	0.75 262	0.60 183	0.59 163	0.58 216	0.29 128	0.45 98	0.26 101	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.12 103	0.12 45	0.12 109

MM-Stereo_test3	0.34 131	0.19 122	0.31 53	0.41 250	0.25 213	0.35 154	0.44 372	0.72 241	0.92 375	0.46 139	0.52 140	0.41 131	0.29 128	0.44 94	0.28 139	0.16 208	0.15 316	0.17 182	0.13 137	0.14 122	0.13 142

Pointernet	0.27 71	0.14 11	0.33 79	0.35 92	0.23 152	0.35 154	0.21 36	0.72 241	0.38 105	0.39 110	0.36 80	0.34 82	0.25 73	0.36 38	0.25 72	0.15 160	0.10 53	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 28

WCG-NET（raft）	0.31 109	0.15 25	0.36 112	0.32 35	0.19 51	0.35 154	0.27 108	0.51 95	0.78 287	0.45 133	0.55 152	0.48 173	0.27 100	0.54 166	0.26 101	0.13 60	0.10 53	0.12 24	0.11 77	0.12 45	0.11 66

LL-Strereo2	0.35 146	0.24 291	0.48 285	0.41 250	0.26 254	0.35 154	0.24 73	0.67 196	0.44 136	0.54 167	0.51 131	0.66 275	0.25 73	0.66 289	0.30 160	0.14 99	0.12 188	0.23 372	0.20 355	0.18 265	0.13 142

EGLCR-Stereo	0.25 53	0.16 39	0.33 79	0.34 58	0.20 75	0.35 154	0.20 19	0.52 104	0.36 86	0.28 42	0.27 34	0.41 131	0.18 16	0.45 98	0.26 101	0.14 99	0.10 53	0.16 144	0.14 167	0.13 79	0.11 66

RALCasStereoNet	0.36 164	0.21 194	0.37 128	0.42 290	0.26 254	0.35 154	0.38 297	0.63 163	0.64 209	0.50 151	0.72 198	0.51 185	0.29 128	0.59 228	0.36 237	0.16 208	0.14 287	0.15 119	0.13 137	0.17 241	0.16 255

RALAANet	0.38 196	0.23 254	0.48 285	0.42 290	0.29 332	0.35 154	0.25 81	0.86 301	0.64 209	0.67 234	0.65 178	0.60 237	0.29 128	0.60 234	0.34 204	0.15 160	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.21 338	0.13 142

test_xeample3	0.29 89	0.21 194	0.41 180	0.35 92	0.26 254	0.35 154	0.32 194	0.56 117	0.36 86	0.43 128	0.32 64	0.34 82	0.28 114	0.54 166	0.23 47	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.12 103	0.14 122	0.13 142

CFNet-RSSM	0.34 131	0.17 61	0.45 236	0.39 184	0.22 112	0.35 154	0.23 59	0.73 252	0.84 321	0.65 219	0.54 146	0.57 208	0.28 114	0.46 111	0.26 101	0.13 60	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.13 79	0.11 66

water-stereo	0.28 78	0.14 11	0.29 35	0.35 92	0.19 51	0.36 163	0.23 59	0.62 155	0.38 105	0.39 110	0.62 171	0.41 131	0.35 176	0.28 5	0.27 119	0.14 99	0.13 253	0.13 53	0.12 103	0.12 45	0.10 28

MM-Stereo_test1	0.33 125	0.19 122	0.36 112	0.41 250	0.23 152	0.36 163	0.45 375	0.58 128	0.54 171	0.60 183	0.50 122	0.38 111	0.37 196	0.60 234	0.26 101	0.15 160	0.13 253	0.17 182	0.14 167	0.15 168	0.12 109

SMoEStereo_RVC	0.26 61	0.19 122	0.35 105	0.35 92	0.22 112	0.36 163	0.32 194	0.39 45	0.34 65	0.37 92	0.30 53	0.33 78	0.24 66	0.53 160	0.24 56	0.12 32	0.10 53	0.16 144	0.12 103	0.12 45	0.11 66

knoymous	0.36 164	0.20 157	0.31 53	0.31 16	0.22 112	0.36 163	0.29 136	0.61 149	0.64 209	0.67 234	0.70 195	0.60 237	0.40 217	0.58 213	0.34 204	0.17 246	0.11 133	0.20 297	0.11 77	0.17 241	0.18 291

OMP-Stereo	0.42 242	0.22 233	0.46 253	0.52 445	0.24 181	0.36 163	0.25 81	0.71 237	0.78 287	0.77 301	0.64 175	0.89 378	0.39 211	0.91 422	0.35 221	0.15 160	0.12 188	0.20 297	0.15 192	0.15 168	0.12 109

trnet	0.27 71	0.14 11	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 168	0.23 59	0.52 104	0.72 245	0.42 125	0.51 131	0.34 82	0.26 90	0.39 56	0.25 72	0.15 160	0.11 133	0.12 24	0.08 1	0.11 14	0.10 28

MGS-Stereo	0.28 78	0.19 122	0.40 170	0.36 111	0.23 152	0.37 168	0.30 152	0.39 45	0.44 136	0.31 56	0.51 131	0.40 125	0.24 66	0.43 83	0.26 101	0.15 160	0.12 188	0.15 119	0.13 137	0.14 122	0.13 142

IGEVStereo-DCA	0.29 89	0.22 233	0.38 140	0.35 92	0.27 283	0.37 168	0.35 239	0.62 155	0.34 65	0.38 102	0.30 53	0.35 91	0.27 100	0.51 145	0.22 25	0.15 160	0.12 188	0.16 144	0.12 103	0.13 79	0.15 209

rrr	0.29 89	0.22 233	0.41 180	0.35 92	0.27 283	0.37 168	0.32 194	0.52 104	0.42 128	0.38 102	0.30 53	0.35 91	0.27 100	0.51 145	0.22 25	0.15 160	0.12 188	0.16 144	0.13 137	0.13 79	0.14 186

CES	0.28 78	0.14 11	0.23 1	0.30 8	0.70 514	0.37 168	0.27 108	0.48 82	0.46 147	0.34 77	0.48 115	0.27 50	0.22 44	0.39 56	0.23 47	0.13 60	0.11 133	0.12 24	0.08 1	0.13 79	0.17 273

GMOStereo	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 168	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 44	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.18 300	0.15 168	0.11 66

error version	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 168	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 44	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.18 300	0.15 168	0.11 66

test-v	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 168	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 44	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.18 300	0.15 168	0.11 66

TransformOpticalFlow	0.44 259	0.20 157	0.47 265	0.41 250	0.23 152	0.37 168	0.47 386	0.94 333	0.76 270	0.65 219	1.14 411	0.73 315	0.56 309	0.76 354	0.32 177	0.15 160	0.10 53	0.17 182	0.15 192	0.14 122	0.13 142

ASMatch	0.48 306	0.19 122	0.45 236	0.39 184	0.28 306	0.37 168	0.26 92	0.74 254	0.68 225	0.76 295	2.34 514	0.61 242	0.52 280	0.62 250	0.37 253	0.14 99	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.14 122	0.21 365

test-2	0.37 181	0.19 122	0.38 140	0.43 310	0.24 181	0.37 168	0.38 297	0.52 104	0.62 191	0.87 369	0.84 269	0.64 257	0.35 176	0.37 44	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.18 300	0.15 168	0.11 66

XX-TBD	0.32 115	0.53 484	0.26 14	0.51 433	0.20 75	0.37 168	0.24 73	0.40 50	0.73 252	0.54 167	0.69 192	0.31 63	0.25 73	0.32 18	0.27 119	0.16 208	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.13 79	0.11 66

CREStereo	0.28 78	0.15 25	0.24 5	0.27 1	0.17 17	0.37 168	0.25 81	0.51 95	0.72 245	0.42 125	0.51 131	0.32 66	0.26 90	0.38 52	0.25 72	0.16 208	0.11 133	0.12 24	0.08 1	0.12 45	0.11 66
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
MLG-Stereo_test3	0.20 9	0.13 2	0.27 20	0.33 47	0.17 17	0.38 181	0.18 9	0.30 9	0.19 7	0.24 21	0.15 3	0.26 46	0.17 10	0.32 18	0.21 15	0.13 60	0.09 24	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.10 28

tt45	0.27 71	0.17 61	0.34 95	0.35 92	0.23 152	0.38 181	0.28 126	0.46 77	0.28 30	0.40 116	0.27 34	0.38 111	0.25 73	0.57 193	0.26 101	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.12 45	0.14 186

tg	0.33 125	0.18 86	0.37 128	0.39 184	0.22 112	0.38 181	0.26 92	0.70 229	0.56 182	0.47 144	0.65 178	0.42 141	0.24 66	0.55 171	0.33 189	0.14 99	0.10 53	0.18 227	0.17 273	0.14 122	0.11 66

StereoVision	0.42 242	0.28 364	0.45 236	0.49 403	0.28 306	0.38 181	0.38 297	0.72 241	0.62 191	0.44 131	1.14 411	0.54 197	0.39 211	0.56 181	0.34 204	0.21 345	0.24 441	0.25 400	0.24 422	0.26 406	0.16 255

EKT-Stereo	0.35 146	0.23 254	0.39 159	0.43 310	0.29 332	0.38 181	0.31 174	0.69 214	0.64 209	0.45 133	0.63 172	0.49 179	0.27 100	0.56 181	0.33 189	0.18 276	0.14 287	0.18 227	0.15 192	0.16 207	0.16 255

GCAP-Stereo	0.28 78	0.19 122	0.40 170	0.38 156	0.19 51	0.38 181	0.23 59	0.57 122	0.41 120	0.45 133	0.49 118	0.39 115	0.27 100	0.33 24	0.23 47	0.14 99	0.12 188	0.14 79	0.11 77	0.12 45	0.11 66

XX-Stereo	0.37 181	0.17 61	0.45 236	0.55 463	0.36 414	0.38 181	0.20 19	0.60 143	0.30 42	0.46 139	1.30 450	0.73 315	0.26 90	0.56 181	0.26 101	0.16 208	0.11 133	0.17 182	0.16 224	0.14 122	0.10 28

rvit_0105_6	0.38 196	0.28 364	0.64 383	0.50 417	0.30 346	0.39 188	0.38 297	0.51 95	0.67 220	0.40 116	0.45 102	0.50 181	0.41 223	0.54 166	0.36 237	0.27 425	0.26 455	0.24 387	0.21 376	0.22 360	0.16 255

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 242	0.20 157	0.74 431	0.38 156	0.43 456	0.39 188	0.26 92	0.94 333	0.49 155	0.53 163	0.77 223	0.93 391	0.45 245	0.63 261	0.24 56	0.16 208	0.10 53	0.17 182	0.18 300	0.20 315	0.20 347

test_for_model	0.82 458	3.60 561	0.39 159	2.35 549	2.07 549	0.39 188	0.28 126	0.42 60	0.45 143	0.71 262	0.31 62	0.30 56	0.27 100	0.34 28	0.25 72	0.34 477	0.11 133	0.13 53	0.09 9	3.49 560	0.18 291

LL-Strereo	0.57 394	0.27 350	0.68 403	0.48 388	0.34 404	0.39 188	0.48 394	0.94 333	0.97 398	0.83 343	0.78 234	1.10 439	1.18 495	1.33 491	0.49 335	0.17 246	0.14 287	0.22 352	0.19 330	0.16 207	0.17 273

castereo	0.28 78	0.16 39	0.32 64	0.35 92	0.21 93	0.40 192	0.42 356	0.50 93	0.66 217	0.26 30	0.41 92	0.37 103	0.36 192	0.33 24	0.24 56	0.13 60	0.09 24	0.13 53	0.10 52	0.11 14	0.10 28

MyStereo07	0.32 115	0.22 233	0.34 95	0.42 290	0.28 306	0.40 192	0.50 405	0.72 241	0.37 100	0.37 92	0.34 72	0.32 66	0.31 150	0.59 228	0.27 119	0.14 99	0.13 253	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.16 255

MyStereo04	0.44 259	0.22 233	0.44 224	0.42 290	0.28 306	0.40 192	0.50 405	1.00 356	1.08 450	0.62 192	0.58 162	0.55 200	0.57 311	0.71 327	0.44 303	0.14 99	0.13 253	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.16 255

raft_robust	0.41 235	0.23 254	0.36 112	0.42 290	0.21 93	0.40 192	0.33 204	0.79 280	0.98 402	0.79 309	0.87 290	0.39 115	0.33 165	0.84 390	0.29 154	0.13 60	0.12 188	0.16 144	0.17 273	0.15 168	0.12 109

GwcNet-ADL	0.44 259	0.22 233	0.48 285	0.45 352	0.30 346	0.40 192	0.37 275	0.92 326	0.97 398	0.71 262	0.78 234	0.61 242	0.42 225	0.62 250	0.50 336	0.19 306	0.14 287	0.15 119	0.14 167	0.18 265	0.18 291

CrosDoStereo	0.50 340	0.18 86	0.45 236	0.38 156	0.24 181	0.40 192	1.18 522	0.67 196	0.86 334	0.94 410	1.37 459	0.63 250	0.77 425	0.65 281	0.45 312	0.15 160	0.12 188	0.17 182	0.18 300	0.14 122	0.14 186

FTStereo	0.56 387	0.20 157	0.37 128	0.41 250	0.25 213	0.40 192	0.79 492	0.66 186	0.43 130	1.09 465	3.27 534	0.70 291	0.73 410	0.55 171	0.33 189	0.14 99	0.13 253	0.19 267	0.17 273	0.15 168	0.30 439

DeepStereo_LL	0.50 340	0.18 86	0.45 236	0.38 156	0.24 181	0.40 192	1.18 522	0.67 196	0.86 334	0.94 410	1.37 459	0.63 250	0.77 425	0.65 281	0.45 312	0.15 160	0.12 188	0.17 182	0.18 300	0.14 122	0.14 186

Prome-Stereo	0.46 279	0.19 122	0.35 105	0.44 329	0.26 254	0.40 192	0.45 375	0.68 206	0.44 136	0.96 418	1.84 501	0.59 231	0.67 376	0.61 242	0.32 177	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.14 167	0.16 207	0.29 431

TestStereo	0.38 196	0.31 390	0.40 170	0.45 352	0.20 75	0.40 192	0.37 275	0.66 186	0.65 214	0.53 163	0.78 234	0.47 168	0.40 217	0.55 171	0.37 253	0.18 276	0.13 253	0.20 297	0.15 192	0.22 360	0.13 142

sAnonymous2	0.40 224	0.39 440	0.85 453	0.48 388	0.37 420	0.40 192	0.46 379	0.57 122	0.52 164	0.38 102	0.46 107	0.35 91	0.42 225	0.43 83	0.30 160	0.19 306	0.14 287	0.18 227	0.17 273	0.57 512	0.44 495

CroCo_RVC	0.40 224	0.39 440	0.85 453	0.48 388	0.37 420	0.40 192	0.46 379	0.57 122	0.52 164	0.38 102	0.46 107	0.35 91	0.42 225	0.43 83	0.30 160	0.19 306	0.14 287	0.18 227	0.17 273	0.57 512	0.44 495

R-Stereo Train	0.39 212	0.18 86	0.42 201	0.42 290	0.26 254	0.40 192	0.32 194	0.72 241	0.34 65	0.89 383	1.28 444	0.57 208	0.35 176	0.42 75	0.32 177	0.15 160	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.14 122	0.13 142

RAFT-Stereo	0.39 212	0.18 86	0.42 201	0.42 290	0.26 254	0.40 192	0.32 194	0.72 241	0.34 65	0.89 383	1.28 444	0.57 208	0.35 176	0.42 75	0.32 177	0.15 160	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.14 122	0.13 142
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_4	0.41 235	0.29 376	0.71 418	0.50 417	0.29 332	0.41 206	0.41 346	0.55 115	0.73 252	0.45 133	0.48 115	0.55 200	0.44 240	0.57 193	0.36 237	0.28 435	0.26 455	0.25 400	0.22 394	0.23 377	0.18 291

UGAM	0.52 356	0.22 233	0.46 253	0.45 352	0.25 213	0.41 206	0.52 423	0.62 155	1.16 461	0.76 295	1.13 406	1.32 470	0.57 311	1.00 444	0.53 356	0.17 246	0.14 287	0.25 400	0.21 376	0.15 168	0.13 142

MyStereo06	0.38 196	0.21 194	0.61 366	0.41 250	0.28 306	0.41 206	0.50 405	0.95 340	0.35 78	0.62 192	0.54 146	0.76 329	0.27 100	0.50 138	0.29 154	0.14 99	0.13 253	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.15 209

MyStereo05	0.44 259	0.21 194	0.45 236	0.41 250	0.28 306	0.41 206	0.50 405	0.93 328	1.09 452	0.76 295	0.61 168	0.51 185	0.57 311	0.73 337	0.42 282	0.14 99	0.13 253	0.18 227	0.17 273	0.17 241	0.15 209

UDGNet	0.48 306	0.77 508	0.50 310	0.48 388	0.31 368	0.41 206	0.34 215	0.70 229	0.92 375	0.65 219	0.60 165	0.58 216	0.43 231	0.63 261	0.41 278	0.32 463	0.15 316	0.66 519	0.19 330	0.36 463	0.21 365

CRE-IMP	0.36 164	0.23 254	0.49 297	0.42 290	0.24 181	0.41 206	0.21 36	0.57 122	0.41 120	0.65 219	0.72 198	0.53 193	0.37 196	0.61 242	0.38 261	0.17 246	0.11 133	0.19 267	0.15 192	0.21 338	0.18 291

sCroCo_RVC	0.35 146	0.28 364	0.69 409	0.51 433	0.39 433	0.41 206	0.31 174	0.49 85	0.45 143	0.31 56	0.48 115	0.38 111	0.32 155	0.46 111	0.32 177	0.21 345	0.22 423	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.20 347

MM-Stereo_test2	0.30 103	0.18 86	0.39 159	0.40 219	0.24 181	0.42 213	0.42 356	0.63 163	0.41 120	0.37 92	0.35 77	0.32 66	0.26 90	0.53 160	0.25 72	0.12 32	0.10 53	0.15 119	0.12 103	0.15 168	0.10 28

DCRE	0.37 181	0.18 86	0.46 253	0.45 352	0.32 384	0.42 213	0.37 275	0.63 163	0.51 161	0.47 144	0.94 317	0.56 203	0.36 192	0.52 151	0.32 177	0.14 99	0.13 253	0.15 119	0.14 167	0.14 122	0.13 142

GMStereo	0.39 212	0.37 424	0.54 339	0.40 219	0.26 254	0.42 213	0.36 261	0.59 133	1.04 430	0.55 169	0.51 131	0.37 103	0.35 176	0.54 166	0.41 278	0.19 306	0.13 253	0.16 144	0.17 273	0.24 390	0.18 291
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
aw	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

ml1-stereo	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_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

3.75w	0.22 24	0.17 61	0.30 46	0.31 16	0.19 51	0.43 216	0.24 73	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 14	0.09 4

rvit_stereo_0075_2	0.47 294	0.37 424	0.70 413	0.53 453	0.46 474	0.43 216	0.36 261	0.81 286	0.67 220	0.55 169	0.74 211	0.59 231	0.43 231	0.63 261	0.43 287	0.32 463	0.23 433	0.35 470	0.25 431	0.30 432	0.25 404

SA	0.44 259	0.25 314	0.46 253	0.46 373	0.24 181	0.43 216	0.36 261	0.75 260	0.96 395	0.59 179	1.03 366	0.48 173	0.52 280	0.94 438	0.32 177	0.16 208	0.12 188	0.21 338	0.19 330	0.15 168	0.13 142

test-3	0.34 131	0.16 39	0.43 212	0.39 184	0.21 93	0.43 216	0.22 45	0.63 163	0.78 287	0.71 262	0.45 102	0.64 257	0.27 100	0.43 83	0.31 167	0.12 32	0.09 24	0.17 182	0.13 137	0.12 45	0.10 28

test_1	0.34 131	0.16 39	0.43 212	0.39 184	0.21 93	0.43 216	0.23 59	0.63 163	0.78 287	0.68 240	0.45 102	0.64 257	0.27 100	0.43 83	0.31 167	0.12 32	0.09 24	0.17 182	0.13 137	0.12 45	0.10 28

PFNet	0.42 242	0.18 86	0.58 358	0.43 310	0.24 181	0.43 216	0.32 194	0.74 254	0.78 287	1.00 434	0.74 211	0.68 283	0.39 211	0.72 332	0.37 253	0.16 208	0.10 53	0.20 297	0.15 192	0.16 207	0.13 142

ISRNet	0.56 387	0.24 291	0.66 395	0.56 466	0.36 414	0.44 226	0.25 81	0.82 288	0.84 321	1.07 459	1.25 439	0.91 385	0.60 331	0.66 289	0.58 371	0.35 482	0.26 455	0.36 475	0.33 479	0.30 432	0.42 488

rvit_0105_5	0.42 242	0.31 390	0.73 426	0.50 417	0.29 332	0.44 226	0.42 356	0.61 149	0.74 259	0.51 154	0.51 131	0.60 237	0.47 254	0.57 193	0.38 261	0.27 425	0.25 449	0.25 400	0.23 407	0.22 360	0.18 291

testlalala2	0.36 164	0.18 86	0.45 236	0.89 518	0.53 490	0.44 226	0.26 92	0.61 149	0.49 155	0.68 240	0.56 155	0.44 155	0.24 66	0.34 28	0.31 167	0.15 160	0.12 188	0.14 79	0.10 52	0.13 79	0.13 142

LoS_RVC	0.27 71	0.16 39	0.27 20	0.32 35	0.30 346	0.44 226	0.34 215	0.41 56	0.33 62	0.31 56	0.51 131	0.29 54	0.32 155	0.36 38	0.28 139	0.11 23	0.10 53	0.11 1	0.08 1	0.11 14	0.19 324

IIG-Stereo	0.43 252	0.21 194	0.44 224	0.50 417	0.25 213	0.44 226	0.21 36	0.71 237	0.76 270	0.83 343	0.95 326	0.83 352	0.43 231	0.90 415	0.35 221	0.15 160	0.12 188	0.19 267	0.14 167	0.15 168	0.11 66

KYRaft	0.48 306	0.20 157	0.38 140	0.44 329	0.23 152	0.44 226	0.37 275	0.66 186	0.41 120	0.94 410	1.73 495	0.79 339	0.41 223	0.63 261	0.31 167	0.16 208	0.11 133	0.18 227	0.22 394	0.16 207	0.78 524

test-1	0.36 164	0.19 122	0.71 418	0.46 373	0.26 254	0.44 226	0.36 261	0.60 143	0.59 187	0.48 147	0.67 189	0.53 193	0.36 192	0.40 61	0.29 154	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.14 167	0.15 168	0.16 255

DN-CSS_ROB	0.43 252	0.26 333	0.62 369	0.40 219	0.29 332	0.44 226	0.27 108	0.77 270	0.75 262	0.72 274	1.09 392	0.48 173	0.43 231	0.69 316	0.37 253	0.15 160	0.12 188	0.21 338	0.19 330	0.18 265	0.16 255

AIO-test2	0.39 212	0.21 194	0.41 180	0.47 382	0.25 213	0.45 234	0.35 239	0.77 270	1.27 485	0.36 86	0.87 290	0.37 103	0.30 143	0.47 118	0.27 119	0.15 160	0.13 253	0.21 338	0.23 407	0.15 168	0.13 142

model_zeroshot	0.33 125	0.18 86	0.48 285	0.39 184	0.28 306	0.45 234	0.25 81	0.63 163	0.45 143	0.61 190	0.50 122	0.51 185	0.25 73	0.45 98	0.26 101	0.16 208	0.13 253	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.13 142

testlalala	0.28 78	0.19 122	0.43 212	0.34 58	0.23 152	0.45 234	0.30 152	0.43 68	0.29 37	0.68 240	0.49 118	0.35 91	0.25 73	0.32 18	0.25 72	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.09 9	0.11 14	0.11 66

raft+_RVC	0.38 196	0.19 122	0.35 105	0.37 127	0.25 213	0.45 234	0.37 275	0.78 276	0.89 360	0.51 154	0.78 234	0.50 181	0.29 128	0.53 160	0.40 274	0.15 160	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.14 122	0.12 109

PMTNet	0.32 115	0.16 39	0.24 5	0.29 4	0.18 33	0.45 234	0.22 45	0.56 117	0.63 202	0.46 139	0.54 146	0.39 115	0.34 173	0.48 128	0.24 56	0.75 525	0.10 53	0.12 24	0.08 1	0.12 45	0.11 66

depthmonostereo	0.29 89	0.14 11	0.31 53	0.35 92	0.17 17	0.46 239	0.27 108	0.69 214	0.57 184	0.35 82	0.42 95	0.31 63	0.35 176	0.35 36	0.27 119	0.14 99	0.12 188	0.13 53	0.12 103	0.11 14	0.10 28

AIO-test1	0.38 196	0.18 86	0.38 140	0.50 417	0.24 181	0.46 239	0.30 152	0.70 229	1.19 467	0.40 116	0.71 197	0.45 157	0.29 128	0.53 160	0.27 119	0.15 160	0.13 253	0.19 267	0.21 376	0.13 79	0.17 273

CAS	0.34 131	0.13 2	0.25 10	1.28 532	0.30 346	0.46 239	0.38 297	0.48 82	0.47 152	0.34 77	0.52 140	0.24 41	0.19 24	0.29 6	0.27 119	0.69 523	0.08 2	0.12 24	0.08 1	0.12 45	0.15 209

qqq	0.40 224	0.26 333	0.44 224	0.36 111	0.22 112	0.46 239	0.36 261	0.85 297	0.54 171	0.56 172	0.69 192	0.65 270	0.53 284	0.55 171	0.45 312	0.17 246	0.16 347	0.20 297	0.19 330	0.18 265	0.17 273

G2L-Stereo	0.49 324	0.23 254	0.48 285	0.43 310	0.26 254	0.47 243	0.42 356	0.93 328	0.78 287	0.84 350	0.86 282	0.91 385	0.52 280	0.78 365	0.70 406	0.20 329	0.17 366	0.22 352	0.18 300	0.17 241	0.21 365

dd	0.43 252	0.38 434	0.55 344	0.44 329	0.25 213	0.47 243	0.38 297	0.70 229	1.05 434	0.59 179	0.65 178	0.42 141	0.39 211	0.66 289	0.50 336	0.24 396	0.15 316	0.21 338	0.15 192	0.22 360	0.18 291

LCNet	0.41 235	0.20 157	0.32 64	0.44 329	0.24 181	0.47 243	0.29 136	0.67 196	0.53 167	0.72 274	1.03 366	0.66 275	0.60 331	0.58 213	0.34 204	0.14 99	0.10 53	0.19 267	0.19 330	0.21 338	0.36 468

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 131	0.27 350	0.45 236	0.36 111	0.25 213	0.48 246	0.30 152	0.58 128	0.90 363	0.42 125	0.36 80	0.30 56	0.29 128	0.49 132	0.30 160	0.16 208	0.14 287	0.18 227	0.15 192	0.18 265	0.15 209

AE-Stereo	0.34 131	0.21 194	0.42 201	0.48 388	0.31 368	0.48 246	0.35 239	0.61 149	0.62 191	0.32 69	0.55 152	0.52 189	0.27 100	0.47 118	0.29 154	0.13 60	0.13 253	0.18 227	0.16 224	0.15 168	0.12 109

anonymousdsp2	0.35 146	0.20 157	0.43 212	0.37 127	0.24 181	0.48 246	0.31 174	0.86 301	0.65 214	0.55 169	0.50 122	0.50 181	0.34 173	0.56 181	0.31 167	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.10 52	0.16 207	0.14 186

test_3	0.36 164	0.19 122	0.44 224	0.44 329	0.23 152	0.48 246	0.36 261	0.66 186	0.82 311	0.64 210	0.45 102	0.68 283	0.25 73	0.41 68	0.31 167	0.12 32	0.10 53	0.18 227	0.16 224	0.15 168	0.11 66

rvit_0105_3	0.47 294	0.34 407	0.77 445	0.54 459	0.31 368	0.49 250	0.47 386	0.63 163	0.79 296	0.65 219	0.59 163	0.64 257	0.50 273	0.65 281	0.39 267	0.29 442	0.27 463	0.29 446	0.28 455	0.21 338	0.20 347

gcap-zeroshot	0.34 131	0.18 86	0.52 327	0.38 156	0.22 112	0.49 250	0.27 108	0.52 104	0.34 65	0.64 210	0.50 122	0.83 352	0.34 173	0.48 128	0.24 56	0.13 60	0.11 133	0.15 119	0.12 103	0.13 79	0.12 109

IPLGR	0.39 212	0.21 194	0.63 378	0.39 184	0.22 112	0.49 250	0.29 136	0.76 267	0.74 259	0.78 305	0.77 223	0.44 155	0.42 225	0.47 118	0.38 261	0.13 60	0.12 188	0.16 144	0.14 167	0.15 168	0.13 142

RAFT-Test	0.34 131	0.18 86	0.37 128	0.38 156	0.23 152	0.50 253	0.23 59	0.69 214	0.40 116	0.60 183	0.85 279	0.61 242	0.28 114	0.46 111	0.27 119	0.14 99	0.11 133	0.14 79	0.11 77	0.13 79	0.12 109

MIPNet	0.37 181	0.21 194	0.59 359	0.39 184	0.25 213	0.50 253	0.28 126	0.77 270	0.70 233	0.65 219	0.60 165	0.40 125	0.49 262	0.44 94	0.37 253	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.14 122	0.13 142

PSMNet-RSSM	0.48 306	0.22 233	0.38 140	0.42 290	0.25 213	0.50 253	0.37 275	1.10 398	0.77 277	0.70 255	1.06 382	0.84 356	0.64 360	0.62 250	0.47 329	0.23 385	0.15 316	0.23 372	0.25 431	0.20 315	0.19 324

DeepPruner_ROB	0.53 362	0.34 407	0.59 359	0.41 250	0.30 346	0.50 253	0.43 363	1.19 440	0.70 233	0.85 354	1.05 376	0.86 363	0.55 302	0.84 390	0.51 346	0.29 442	0.23 433	0.22 352	0.22 394	0.26 406	0.25 404

DCVSM-stereo	0.49 324	0.27 350	0.53 335	0.39 184	0.29 332	0.51 257	0.26 92	0.75 260	0.75 262	1.11 469	0.75 213	1.05 424	0.72 407	0.60 234	0.47 329	0.20 329	0.19 397	0.24 387	0.20 355	0.25 400	0.30 439

ACRE	0.40 224	0.21 194	0.65 389	0.45 352	0.33 395	0.51 257	0.33 204	0.66 186	0.63 202	0.80 311	0.92 313	0.45 157	0.32 155	0.52 151	0.45 312	0.16 208	0.12 188	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.14 186

GMM-Stereo	0.44 259	0.19 122	0.36 112	0.42 290	0.25 213	0.51 257	0.47 386	0.71 237	0.53 167	0.76 295	1.37 459	0.76 329	0.38 200	0.60 234	0.33 189	0.15 160	0.10 53	0.20 297	0.19 330	0.16 207	0.27 418

DMCA	0.45 269	0.26 333	0.50 310	0.38 156	0.28 306	0.51 257	0.34 215	0.93 328	0.68 225	0.75 288	0.83 264	0.79 339	0.53 284	0.51 145	0.54 361	0.21 345	0.16 347	0.21 338	0.16 224	0.19 299	0.21 365

LG-G_1	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 58	0.16 7	0.52 261	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 46	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.11 14	0.10 28

LG-G	0.21 12	0.13 2	0.30 46	0.34 58	0.16 7	0.52 261	0.17 2	0.34 23	0.18 5	0.21 11	0.21 14	0.26 46	0.19 24	0.37 44	0.20 9	0.14 99	0.10 53	0.13 53	0.09 9	0.11 14	0.10 28

Any-RAFT	0.35 146	0.16 39	0.30 46	0.34 58	0.21 93	0.52 261	0.22 45	0.88 313	0.73 252	0.53 163	0.73 202	0.64 257	0.28 114	0.46 111	0.24 56	0.15 160	0.10 53	0.13 53	0.10 52	0.13 79	0.12 109

x	0.39 212	0.24 291	0.41 180	0.34 58	0.23 152	0.52 261	0.32 194	0.86 301	0.52 164	0.57 175	0.70 195	0.59 231	0.50 273	0.49 132	0.46 322	0.17 246	0.15 316	0.17 182	0.15 192	0.17 241	0.16 255

CIPLG	0.41 235	0.21 194	0.63 378	0.45 352	0.33 395	0.52 261	0.33 204	0.65 177	0.60 189	0.82 331	0.96 330	0.46 165	0.32 155	0.55 171	0.44 303	0.16 208	0.12 188	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.14 186

IPLGR_C	0.40 224	0.21 194	0.64 383	0.45 352	0.33 395	0.52 261	0.34 215	0.66 186	0.62 191	0.82 331	0.92 313	0.45 157	0.32 155	0.52 151	0.46 322	0.17 246	0.12 188	0.15 119	0.14 167	0.13 79	0.14 186

AACVNet	0.50 340	0.23 254	0.49 297	0.46 373	0.29 332	0.52 261	0.38 297	0.90 320	0.55 176	0.81 322	1.03 366	1.00 407	0.70 399	0.83 385	0.54 361	0.21 345	0.18 383	0.24 387	0.18 300	0.23 377	0.20 347

111	0.40 224	0.17 61	0.41 180	0.34 58	0.19 51	0.52 261	0.28 126	0.74 254	1.16 461	0.50 151	0.91 309	0.63 250	0.48 259	0.61 242	0.35 221	0.14 99	0.10 53	0.14 79	0.12 103	0.13 79	0.13 142

DilatedVolume-Stereo	0.30 103	0.15 25	0.34 95	0.33 47	0.20 75	0.53 269	0.25 81	0.56 117	0.43 130	0.56 172	0.50 122	0.35 91	0.29 128	0.49 132	0.28 139	0.13 60	0.11 133	0.12 24	0.11 77	0.11 14	0.10 28

DFGA-Net	0.45 269	0.29 376	0.80 449	0.42 290	0.32 384	0.53 269	0.35 239	0.78 276	0.89 360	0.66 231	0.75 213	0.48 173	0.39 211	0.74 344	0.60 379	0.15 160	0.13 253	0.19 267	0.18 300	0.20 315	0.17 273

MyStereo8	0.40 224	0.20 157	0.54 339	0.41 250	0.29 332	0.53 269	0.29 136	0.65 177	0.49 155	0.71 262	0.98 344	0.58 216	0.43 231	0.50 138	0.51 346	0.15 160	0.12 188	0.16 144	0.14 167	0.19 299	0.19 324

riskmin	0.38 196	0.20 157	0.39 159	0.32 35	0.23 152	0.53 269	0.30 152	0.63 163	0.80 298	0.49 148	0.56 155	0.73 315	0.58 320	0.55 171	0.36 237	0.17 246	0.11 133	0.19 267	0.13 137	0.19 299	0.20 347

GrayStereo	0.49 324	0.19 122	0.42 201	0.46 373	0.28 306	0.53 269	0.67 463	0.69 214	0.63 202	1.02 442	1.47 479	0.78 337	0.76 419	0.56 181	0.33 189	0.14 99	0.12 188	0.17 182	0.17 273	0.15 168	0.29 431

HCRNet	0.44 259	0.34 407	0.41 180	0.53 453	0.26 254	0.53 269	0.29 136	0.83 291	0.63 202	0.71 262	0.81 254	0.77 335	0.50 273	0.66 289	0.36 237	0.24 396	0.16 347	0.24 387	0.20 355	0.21 338	0.18 291

tt1	0.36 164	0.24 291	0.32 64	0.41 250	0.22 112	0.54 275	0.38 297	0.68 206	1.04 430	0.41 120	0.46 107	0.35 91	0.45 245	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.19 267	0.13 137	0.16 207	0.16 255

IPLG	0.39 212	0.20 157	0.59 359	0.40 219	0.24 181	0.54 275	0.27 108	0.75 260	0.63 202	0.84 350	0.81 254	0.32 66	0.32 155	0.60 234	0.45 312	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.13 79	0.12 109

GANet-ADL	0.42 242	0.25 314	0.45 236	0.43 310	0.29 332	0.54 275	0.35 239	0.89 315	0.86 334	0.63 200	0.72 198	0.68 283	0.42 225	0.52 151	0.41 278	0.21 345	0.14 287	0.15 119	0.13 137	0.18 265	0.19 324

RAFT	0.45 269	0.22 233	0.45 236	0.47 382	0.26 254	0.54 275	0.47 386	0.66 186	0.58 186	0.80 311	0.82 258	0.94 393	0.57 311	0.75 350	0.34 204	0.17 246	0.15 316	0.22 352	0.20 355	0.16 207	0.12 109

DMCA-RVC	0.51 347	0.30 385	0.59 359	0.50 417	0.32 384	0.54 275	0.38 297	0.86 301	0.68 225	0.94 410	0.86 282	0.91 385	0.68 382	0.70 322	0.59 376	0.23 385	0.18 383	0.31 455	0.23 407	0.26 406	0.19 324

ACVNet-DCA	0.35 146	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.85 297	0.54 171	0.41 120	0.50 122	0.34 82	0.49 262	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.19 267	0.13 137	0.18 265	0.17 273

xx1	0.39 212	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.67 196	1.06 441	0.41 120	0.50 122	0.65 270	0.53 284	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.20 297	0.19 330	0.18 265	0.17 273

1test111	0.36 164	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.85 297	0.54 171	0.41 120	0.50 122	0.34 82	0.49 262	0.55 171	0.45 312	0.16 208	0.10 53	0.19 267	0.13 137	0.18 265	0.17 273

cc1	0.37 181	0.23 254	0.33 79	0.41 250	0.22 112	0.55 280	0.38 297	0.67 196	1.06 441	0.41 120	0.50 122	0.34 82	0.49 262	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.19 267	0.13 137	0.16 207	0.15 209

ffm	0.44 259	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	0.68 206	1.04 430	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	0.57 193	0.25 72	0.16 208	0.10 53	0.25 400	0.21 376	0.16 207	0.16 255

ff1	0.49 324	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	0.68 206	1.04 430	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	1.01 445	0.88 447	0.16 208	0.10 53	0.25 400	0.21 376	0.16 207	0.16 255

mmx	0.53 362	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	1.16 430	1.03 425	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	1.01 445	0.88 447	0.20 329	0.15 316	0.25 400	0.21 376	0.22 360	0.20 347

xxx	0.53 362	0.26 333	0.49 297	0.37 127	0.25 213	0.55 280	0.37 275	1.16 430	1.03 425	0.73 281	0.96 330	0.71 295	0.53 284	1.01 445	0.88 447	0.20 329	0.15 316	0.25 400	0.21 376	0.22 360	0.20 347

STrans-v2	0.46 279	0.20 157	0.48 285	0.40 219	0.24 181	0.55 280	0.50 405	1.07 388	0.73 252	0.65 219	1.05 376	0.72 304	0.69 386	0.72 332	0.33 189	0.14 99	0.10 53	0.17 182	0.14 167	0.13 79	0.12 109

TANstereo	0.30 103	0.15 25	0.31 53	0.30 8	0.17 17	0.55 280	0.23 59	0.44 71	0.55 176	0.59 179	0.68 191	0.37 103	0.26 90	0.35 36	0.27 119	0.15 160	0.16 347	0.12 24	0.10 52	0.13 79	0.14 186

ARAFT	0.47 294	0.24 291	0.79 447	0.42 290	0.25 213	0.55 280	0.55 435	0.75 260	0.81 306	0.89 383	0.75 213	0.73 315	0.47 254	0.88 407	0.37 253	0.15 160	0.12 188	0.23 372	0.22 394	0.14 122	0.13 142

FENet	0.42 242	0.22 233	0.38 140	0.39 184	0.24 181	0.55 280	0.32 194	0.79 280	0.70 233	0.71 262	0.72 198	0.63 250	0.57 311	0.62 250	0.44 303	0.19 306	0.13 253	0.19 267	0.17 273	0.18 265	0.19 324

GwcNet-RSSM	0.49 324	0.24 291	0.42 201	0.40 219	0.23 152	0.55 280	0.38 297	0.93 328	0.93 381	0.71 262	1.16 422	0.86 363	0.60 331	0.62 250	0.66 396	0.21 345	0.14 287	0.19 267	0.20 355	0.16 207	0.15 209

ITSA-stereo	0.53 362	0.28 364	0.52 327	0.40 219	0.23 152	0.56 293	0.34 215	1.24 465	1.24 476	0.80 311	0.81 254	0.72 304	0.58 320	0.82 377	0.65 393	0.21 345	0.17 366	0.23 372	0.21 376	0.22 360	0.26 409

GMStereo_Zeroshot	0.49 324	0.44 457	0.74 431	0.49 403	0.27 283	0.56 293	0.29 136	0.73 252	0.76 270	0.86 361	0.94 317	0.91 385	0.36 192	0.74 344	0.43 287	0.26 416	0.14 287	0.26 418	0.15 192	0.36 463	0.18 291

PSM-AAD	0.48 306	0.20 157	0.37 128	0.43 310	0.23 152	0.56 293	0.50 405	0.65 177	0.70 233	1.07 459	1.12 399	0.58 216	0.92 463	0.61 242	0.32 177	0.15 160	0.11 133	0.25 400	0.26 444	0.18 265	0.43 494

aanetorigin	0.83 464	0.56 487	1.87 527	0.49 403	0.38 429	0.56 293	0.66 461	0.70 229	1.00 413	2.42 533	2.02 508	1.31 465	1.18 495	0.93 431	1.13 491	0.20 329	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.27 416	0.30 439

FADNet_RVC	0.55 376	0.37 424	1.17 492	0.44 329	0.31 368	0.56 293	0.34 215	1.06 384	0.88 347	0.67 234	0.90 306	0.61 242	0.65 366	0.93 431	0.70 406	0.21 345	0.18 383	0.26 418	0.23 407	0.31 438	0.28 425

G2L-ROB	0.47 294	0.19 122	0.42 201	0.35 92	0.22 112	0.57 298	0.42 356	1.14 420	0.71 244	0.84 350	0.75 213	1.09 436	0.53 284	0.74 344	0.53 356	0.17 246	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.17 241	0.19 324

xyz-stereo-finetune	0.33 125	0.18 86	0.36 112	0.33 47	0.18 33	0.57 298	0.31 174	0.58 128	0.69 232	0.45 133	0.54 146	0.38 111	0.33 165	0.56 181	0.36 237	0.12 32	0.12 188	0.16 144	0.13 137	0.13 79	0.12 109

G2L-Stereo_test	0.48 306	0.20 157	0.40 170	0.34 58	0.23 152	0.57 298	0.58 445	1.10 398	0.77 277	0.86 361	0.94 317	0.95 395	0.54 296	0.68 310	0.60 379	0.16 208	0.12 188	0.14 79	0.12 103	0.15 168	0.15 209

RAFT-RH_RVC	0.56 387	0.17 61	0.41 180	0.37 127	0.23 152	0.57 298	0.24 73	0.60 143	0.70 233	1.19 479	3.94 546	0.56 203	0.38 200	0.65 281	0.36 237	0.13 60	0.11 133	0.20 297	0.14 167	0.12 45	0.13 142

AANet_RVC	0.57 394	0.32 394	0.54 339	0.45 352	0.27 283	0.57 298	0.48 394	1.00 356	1.28 486	0.86 361	1.33 454	0.87 369	0.58 320	1.07 458	0.75 418	0.18 276	0.12 188	0.15 119	0.13 137	0.18 265	0.18 291

FACV-RUCA	0.43 252	0.28 364	0.47 265	0.45 352	0.33 395	0.58 303	0.34 215	0.82 288	0.73 252	0.57 175	0.84 269	0.47 168	0.50 273	0.54 166	0.39 267	0.22 370	0.15 316	0.35 470	0.16 224	0.28 419	0.21 365

test_sample2	0.42 242	0.22 233	0.43 212	0.33 47	0.21 93	0.58 303	0.39 320	0.95 340	0.67 220	0.63 200	0.77 223	0.69 287	0.57 311	0.61 242	0.38 261	0.19 306	0.14 287	0.18 227	0.16 224	0.19 299	0.18 291

test_sample1	0.42 242	0.22 233	0.46 253	0.34 58	0.23 152	0.58 303	0.35 239	0.99 352	0.49 155	0.62 192	0.75 213	0.69 287	0.61 337	0.58 213	0.44 303	0.18 276	0.14 287	0.17 182	0.15 192	0.17 241	0.17 273

CFNet_ucs	0.50 340	0.24 291	0.55 344	0.38 156	0.31 368	0.58 303	0.33 204	0.98 350	0.93 381	0.88 379	1.19 430	0.80 347	0.49 262	0.63 261	0.43 287	0.21 345	0.15 316	0.26 418	0.18 300	0.26 406	0.22 383

testlalala_base	0.46 279	0.25 314	0.41 180	0.46 373	0.33 395	0.58 303	0.25 81	0.57 122	0.34 65	0.51 154	0.56 155	0.46 165	0.30 143	0.43 83	0.31 167	1.47 545	0.11 133	0.14 79	0.09 9	1.59 534	0.13 142

DAS	0.51 347	0.25 314	0.60 364	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 346	0.83 291	0.97 398	0.89 383	1.12 399	0.70 291	0.75 416	0.82 377	0.43 287	0.17 246	0.13 253	0.18 227	0.15 192	0.20 315	0.18 291

SepStereo	0.51 347	0.25 314	0.60 364	0.48 388	0.31 368	0.58 303	0.41 346	0.83 291	0.97 398	0.89 383	1.12 399	0.70 291	0.75 416	0.93 431	0.43 287	0.17 246	0.13 253	0.18 227	0.15 192	0.20 315	0.18 291

DRaft	0.49 324	0.17 61	0.47 265	0.37 127	0.25 213	0.58 303	0.40 331	0.65 177	0.85 329	1.02 442	1.75 498	0.50 181	0.82 440	0.63 261	0.40 274	0.13 60	0.11 133	0.16 144	0.16 224	0.14 122	0.15 209

ICVP	0.46 279	0.25 314	0.38 140	0.48 388	0.28 306	0.58 303	0.43 363	1.00 356	0.70 233	0.67 234	0.95 326	0.75 323	0.55 302	0.53 160	0.54 361	0.23 385	0.17 366	0.19 267	0.17 273	0.19 299	0.20 347
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 279	0.24 291	0.52 327	0.37 127	0.27 283	0.58 303	0.30 152	0.86 301	0.88 347	0.82 331	1.03 366	0.75 323	0.47 254	0.58 213	0.44 303	0.17 246	0.12 188	0.24 387	0.16 224	0.24 390	0.19 324

ACVNet	0.46 279	0.23 254	0.36 112	0.39 184	0.28 306	0.58 303	0.40 331	0.87 308	0.80 298	0.64 210	0.96 330	0.79 339	0.60 331	0.63 261	0.67 399	0.17 246	0.15 316	0.16 144	0.15 192	0.18 265	0.15 209

GANet-RSSM	0.47 294	0.21 194	0.37 128	0.38 156	0.25 213	0.58 303	0.36 261	1.07 388	0.78 287	0.68 240	1.01 354	0.86 363	0.67 376	0.62 250	0.44 303	0.21 345	0.15 316	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.17 273

ccs_rob	0.46 279	0.24 291	0.52 327	0.37 127	0.27 283	0.58 303	0.31 174	0.86 301	0.88 347	0.82 331	1.02 362	0.75 323	0.47 254	0.58 213	0.44 303	0.17 246	0.12 188	0.24 387	0.16 224	0.24 390	0.19 324

rvit_105_1	0.54 374	0.40 445	0.76 440	0.58 473	0.37 420	0.59 316	0.68 468	0.70 229	0.94 388	0.82 331	0.69 192	0.73 315	0.58 320	0.78 365	0.54 361	0.32 463	0.29 472	0.31 455	0.34 481	0.23 377	0.20 347

Sa-1000	0.48 306	0.24 291	0.41 180	0.45 352	0.25 213	0.59 316	0.34 215	0.81 286	0.93 381	0.82 331	1.50 480	0.53 193	0.45 245	0.92 425	0.30 160	0.15 160	0.12 188	0.21 338	0.19 330	0.15 168	0.13 142

dad	0.58 401	0.50 471	0.64 383	0.43 310	0.30 346	0.59 316	0.36 261	0.78 276	1.25 481	1.01 439	1.17 424	1.15 452	0.53 284	0.68 310	0.50 336	0.35 482	0.23 433	0.37 480	0.21 376	0.29 423	0.20 347

DEmStereo	0.48 306	0.17 61	0.50 310	0.38 156	0.25 213	0.59 316	0.34 215	0.63 163	0.74 259	0.89 383	1.66 491	0.58 216	1.06 483	0.60 234	0.42 282	0.14 99	0.11 133	0.16 144	0.16 224	0.14 122	0.15 209

GES	0.44 259	0.23 254	0.57 354	0.40 219	0.30 346	0.59 316	0.36 261	0.96 344	0.68 225	0.74 286	0.83 264	0.47 168	0.48 259	0.67 300	0.43 287	0.22 370	0.16 347	0.17 182	0.16 224	0.18 265	0.23 389

cf-r	0.47 294	0.23 254	0.41 180	0.39 184	0.23 152	0.59 316	0.37 275	0.88 313	0.85 329	0.72 274	1.05 376	0.94 393	0.62 343	0.56 181	0.54 361	0.21 345	0.14 287	0.17 182	0.19 330	0.15 168	0.15 209

DispNO	0.47 294	0.23 254	0.71 418	0.39 184	0.31 368	0.60 322	0.38 297	0.89 315	0.77 277	0.75 288	0.84 269	0.72 304	0.54 296	0.73 337	0.46 322	0.19 306	0.14 287	0.20 297	0.18 300	0.16 207	0.17 273

STTStereo	0.55 376	0.37 424	0.76 440	0.44 329	0.31 368	0.60 322	0.44 372	0.96 344	0.86 334	0.99 429	0.90 306	0.96 398	0.58 320	0.71 327	0.61 383	0.25 406	0.23 433	0.26 418	0.32 476	0.24 390	0.23 389

DEFOM-Stereo	0.22 24	0.15 25	0.26 14	0.33 47	0.20 75	0.61 324	0.21 36	0.30 9	0.31 49	0.23 17	0.19 11	0.18 9	0.18 16	0.41 68	0.22 25	0.12 32	0.10 53	0.12 24	0.09 9	0.11 14	0.11 66

mmm	0.44 259	0.27 350	0.46 253	0.38 156	0.24 181	0.61 324	0.35 239	0.94 333	0.53 167	0.72 274	1.05 376	0.63 250	0.50 273	0.57 193	0.45 312	0.18 276	0.15 316	0.23 372	0.20 355	0.20 315	0.18 291

CASS	0.45 269	0.27 350	0.42 201	0.48 388	0.22 112	0.61 324	0.34 215	0.97 347	0.62 191	0.71 262	0.85 279	0.61 242	0.55 302	0.57 193	0.41 278	0.29 442	0.16 347	0.22 352	0.18 300	0.22 360	0.28 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
pcwnet_v2	0.58 401	0.28 364	0.84 452	0.45 352	0.35 410	0.61 324	0.35 239	1.27 473	1.21 471	0.99 429	1.27 442	0.72 304	0.58 320	0.67 300	0.48 333	0.27 425	0.21 417	0.24 387	0.23 407	0.29 423	0.29 431

FADNet-RVC	0.60 411	0.53 484	1.14 487	0.46 373	0.39 433	0.61 324	0.39 320	1.12 409	0.87 343	0.70 255	0.84 269	1.04 420	0.55 302	0.94 438	0.69 403	0.26 416	0.25 449	0.28 438	0.28 455	0.31 438	0.31 446

MLCV	0.47 294	0.24 291	0.61 366	0.37 127	0.17 17	0.61 324	0.33 204	0.80 283	0.87 343	0.94 410	1.13 406	0.72 304	0.43 231	0.89 413	0.51 346	0.13 60	0.10 53	0.13 53	0.11 77	0.14 122	0.12 109

iResNet	0.49 324	0.29 376	0.79 447	0.42 290	0.21 93	0.61 324	0.40 331	0.82 288	0.99 407	0.87 369	1.12 399	0.69 287	0.53 284	0.78 365	0.51 346	0.15 160	0.11 133	0.14 79	0.12 103	0.17 241	0.15 209

iResNet_ROB	0.52 356	0.21 194	0.53 335	0.37 127	0.21 93	0.61 324	0.29 136	1.51 512	1.32 490	0.90 390	1.02 362	0.80 347	0.62 343	0.76 354	0.43 287	0.16 208	0.12 188	0.13 53	0.09 9	0.15 168	0.18 291

test_sample7	0.52 356	0.29 376	0.50 310	0.36 111	0.27 283	0.62 332	0.41 346	1.06 384	0.88 347	0.92 403	0.86 282	0.85 358	0.69 386	0.68 310	0.50 336	0.26 416	0.20 407	0.27 430	0.26 444	0.27 416	0.24 397

SMFormer	0.51 347	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 75	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.55 366	0.19 306	0.15 316	0.18 227	0.16 224	0.18 265	0.18 291

tta	0.51 347	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 75	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.55 366	0.19 306	0.15 316	0.18 227	0.16 224	0.15 168	0.14 186

qqq1	0.49 324	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 75	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.34 204	0.19 306	0.15 316	0.14 79	0.12 103	0.15 168	0.14 186

fff1	0.49 324	0.23 254	0.62 369	0.34 58	0.20 75	0.62 332	0.34 215	1.21 446	1.02 420	0.81 322	1.01 354	0.71 295	0.65 366	0.84 390	0.34 204	0.19 306	0.15 316	0.14 79	0.12 103	0.15 168	0.14 186

11t1	0.36 164	0.21 194	0.42 201	0.35 92	0.22 112	0.62 332	0.29 136	0.69 214	0.43 130	0.60 183	0.53 144	0.53 193	0.48 259	0.56 181	0.40 274	0.18 276	0.14 287	0.16 144	0.13 137	0.17 241	0.17 273

GASNet	0.67 425	0.72 503	0.96 468	0.70 508	0.48 478	0.62 332	0.47 386	1.08 392	1.03 425	0.94 410	0.82 258	0.93 391	0.83 445	1.33 491	0.80 426	0.31 452	0.22 423	0.29 446	0.28 455	0.44 486	0.24 397

DIP-Stereo	0.39 212	0.21 194	0.50 310	0.41 250	0.28 306	0.62 332	0.27 108	0.77 270	0.40 116	0.64 210	0.86 282	0.52 189	0.33 165	0.66 289	0.42 282	0.15 160	0.13 253	0.17 182	0.14 167	0.15 168	0.15 209
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.52 356	0.27 350	0.69 409	0.38 156	0.25 213	0.62 332	0.35 239	1.17 435	1.01 417	0.99 429	1.06 382	0.88 374	0.67 376	0.66 289	0.39 267	0.19 306	0.13 253	0.15 119	0.11 77	0.18 265	0.16 255

test_sample6	0.49 324	0.26 333	0.50 310	0.37 127	0.22 112	0.63 341	0.40 331	1.12 409	0.83 316	0.80 311	1.03 366	0.66 275	0.55 302	0.67 300	0.46 322	0.22 370	0.16 347	0.22 352	0.22 394	0.23 377	0.21 365

PCWNet_CMD	0.48 306	0.24 291	0.52 327	0.39 184	0.27 283	0.63 341	0.30 152	0.95 340	0.96 395	0.86 361	1.07 385	0.79 339	0.44 240	0.57 193	0.43 287	0.17 246	0.12 188	0.21 338	0.16 224	0.24 390	0.19 324

SACVNet	0.58 401	0.34 407	0.55 344	0.55 463	0.36 414	0.63 341	0.48 394	1.13 411	0.77 277	1.02 442	1.06 382	1.02 416	0.74 412	0.90 415	0.51 346	0.27 425	0.21 417	0.25 400	0.24 422	0.29 423	0.36 468

RAFT + AFF	0.53 362	0.29 376	0.75 435	0.51 433	0.32 384	0.63 341	0.60 450	1.00 356	0.91 370	0.78 305	0.87 290	0.83 352	0.58 320	0.80 371	0.47 329	0.17 246	0.20 407	0.23 372	0.22 394	0.18 265	0.18 291

BEATNet_4x	0.46 279	0.32 394	0.56 350	0.37 127	0.19 51	0.63 341	0.35 239	1.01 365	0.72 245	0.77 301	0.83 264	0.70 291	0.59 327	0.68 310	0.53 356	0.16 208	0.12 188	0.16 144	0.14 167	0.24 390	0.16 255

MSMDNet	0.48 306	0.24 291	0.52 327	0.39 184	0.27 283	0.63 341	0.30 152	0.96 344	0.96 395	0.86 361	1.07 385	0.79 339	0.44 240	0.57 193	0.43 287	0.17 246	0.12 188	0.20 297	0.16 224	0.23 377	0.19 324

HITNet	0.41 235	0.26 333	0.45 236	0.33 47	0.17 17	0.63 341	0.30 152	0.93 328	0.64 209	0.71 262	0.82 258	0.64 257	0.52 280	0.59 228	0.43 287	0.14 99	0.10 53	0.15 119	0.13 137	0.19 299	0.12 109
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
test_sample5	0.47 294	0.26 333	0.49 297	0.36 111	0.22 112	0.64 348	0.39 320	1.13 411	0.81 306	0.77 301	0.94 317	0.64 257	0.54 296	0.65 281	0.43 287	0.21 345	0.16 347	0.22 352	0.20 355	0.22 360	0.20 347

DualNet	0.48 306	0.26 333	0.49 297	0.36 111	0.22 112	0.64 348	0.39 320	1.13 411	0.81 306	0.80 311	1.03 366	0.64 257	0.54 296	0.65 281	0.43 287	0.21 345	0.16 347	0.22 352	0.20 355	0.22 360	0.20 347

ToySt	0.49 324	0.27 350	0.75 435	0.40 219	0.27 283	0.64 348	0.49 400	0.84 294	0.77 277	0.60 183	0.83 264	0.88 374	0.66 373	0.70 322	0.56 368	0.16 208	0.17 366	0.21 338	0.20 355	0.21 338	0.19 324

Selective-RAFT	0.35 146	0.23 254	0.51 322	0.44 329	0.21 93	0.64 348	0.27 108	0.59 133	0.63 202	0.40 116	0.38 86	0.55 200	0.40 217	0.57 193	0.35 221	0.13 60	0.11 133	0.14 79	0.12 103	0.16 207	0.13 142

CFNet-ft	0.48 306	0.23 254	0.36 112	0.40 219	0.26 254	0.64 348	0.37 275	0.87 308	0.85 329	0.64 210	1.00 351	1.01 411	0.64 360	0.61 242	0.53 356	0.23 385	0.15 316	0.24 387	0.21 376	0.23 377	0.18 291

CFNet_RVC	0.48 306	0.23 254	0.36 112	0.40 219	0.26 254	0.64 348	0.37 275	0.87 308	0.85 329	0.64 210	1.00 351	1.01 411	0.64 360	0.61 242	0.53 356	0.23 385	0.15 316	0.24 387	0.21 376	0.23 377	0.18 291

UCFNet_RVC	0.49 324	0.26 333	0.35 105	0.39 184	0.26 254	0.64 348	0.36 261	1.15 424	0.84 321	0.67 234	0.88 298	0.88 374	0.59 327	0.58 213	0.45 312	0.24 396	0.17 366	0.27 430	0.27 450	0.25 400	0.23 389

ttt	0.51 347	0.25 314	0.43 212	0.38 156	0.24 181	0.65 355	0.38 297	1.18 438	1.05 434	0.72 274	1.08 388	0.63 250	0.49 262	0.84 390	0.59 376	0.24 396	0.21 417	0.22 352	0.20 355	0.24 390	0.24 397

psm_up	0.55 376	0.26 333	0.47 265	0.49 403	0.32 384	0.65 355	0.56 441	1.04 375	0.82 311	0.82 331	0.88 298	1.01 411	0.94 469	0.74 344	0.61 383	0.21 345	0.25 449	0.26 418	0.23 407	0.21 338	0.20 347

FADNet	0.61 413	0.51 474	1.10 482	0.45 352	0.44 463	0.65 355	0.41 346	1.19 440	1.05 434	0.70 255	0.84 269	0.98 403	0.66 373	0.82 377	0.50 336	0.29 442	0.30 476	0.27 430	0.30 463	0.46 493	0.35 466

1111x	0.55 376	0.22 233	0.46 253	0.38 156	0.20 75	0.66 358	0.43 363	1.23 458	0.99 407	0.71 262	0.99 349	0.95 395	0.69 386	0.90 415	1.08 484	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.19 330	0.20 315	0.18 291

TDLM	0.57 394	0.33 402	0.49 297	0.51 433	0.30 346	0.66 358	0.73 485	1.03 372	1.01 417	0.82 331	1.10 394	0.84 356	0.70 399	0.86 402	0.58 371	0.28 435	0.17 366	0.25 400	0.22 394	0.26 406	0.19 324

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 362	0.32 394	0.64 383	0.44 329	0.30 346	0.66 358	0.44 372	1.04 375	0.88 347	0.91 395	0.91 309	0.99 404	0.60 331	0.68 310	0.60 379	0.21 345	0.17 366	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.21 365
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.58 401	0.44 457	0.62 369	0.42 290	0.33 395	0.66 358	0.58 445	1.02 368	0.86 334	0.77 301	1.28 444	0.72 304	0.64 360	0.82 377	0.59 376	0.31 452	0.26 455	0.40 488	0.27 450	0.33 449	0.26 409

CVANet_RVC	0.57 394	0.33 402	0.44 224	0.47 382	0.32 384	0.67 362	0.61 455	1.05 380	0.93 381	0.85 354	1.04 372	1.01 411	0.73 410	0.83 385	0.52 353	0.29 442	0.19 397	0.27 430	0.25 431	0.31 438	0.21 365

AdaStereo	0.50 340	0.32 394	0.47 265	0.48 388	0.25 213	0.67 362	0.32 194	1.17 435	0.88 347	0.75 288	0.99 349	0.75 323	0.49 262	0.67 300	0.46 322	0.27 425	0.12 188	0.28 438	0.18 300	0.23 377	0.18 291
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PSMNet-ADL	0.48 306	0.27 350	0.40 170	0.48 388	0.30 346	0.68 364	0.37 275	0.90 320	0.80 298	0.61 190	0.80 247	0.92 389	0.62 343	0.72 332	0.63 388	0.23 385	0.18 383	0.18 227	0.20 355	0.22 360	0.20 347

RASNet	0.53 362	0.22 233	0.52 327	0.38 156	0.22 112	0.68 364	0.38 297	0.97 347	0.88 347	0.73 281	1.04 372	1.03 418	0.92 463	0.90 415	0.86 439	0.16 208	0.14 287	0.14 79	0.17 273	0.15 168	0.13 142

PSMNet-RUCA	0.76 445	0.75 506	1.08 481	1.01 524	0.90 518	0.69 366	0.50 405	1.11 404	1.03 425	0.78 305	1.11 395	0.80 347	0.72 407	0.88 407	0.63 388	0.53 517	0.27 463	0.76 521	0.46 506	0.66 517	0.47 505

test_sample4	0.47 294	0.26 333	0.50 310	0.35 92	0.22 112	0.69 366	0.38 297	1.15 424	0.81 306	0.78 305	0.82 258	0.62 248	0.53 284	0.63 261	0.44 303	0.21 345	0.15 316	0.21 338	0.19 330	0.21 338	0.19 324

test_sample3	0.46 279	0.25 314	0.50 310	0.35 92	0.23 152	0.69 366	0.37 275	1.15 424	0.81 306	0.75 288	0.79 244	0.66 275	0.49 262	0.63 261	0.46 322	0.21 345	0.15 316	0.20 297	0.19 330	0.21 338	0.19 324

IER	0.46 279	0.23 254	0.50 310	0.38 156	0.28 306	0.69 366	0.35 239	0.80 283	0.66 217	0.83 343	0.94 317	0.75 323	0.77 425	0.60 234	0.42 282	0.17 246	0.14 287	0.17 182	0.17 273	0.17 241	0.15 209

EDNetEfficient	1.46 519	0.80 510	6.12 550	0.47 382	0.39 433	0.69 366	0.83 495	0.90 320	2.77 539	3.50 550	1.96 506	1.66 503	2.03 534	1.26 484	4.18 544	0.21 345	0.18 383	0.21 338	0.20 355	0.41 481	0.39 481

HBP-ISP	0.59 408	0.45 461	0.43 212	0.45 352	0.33 395	0.70 371	0.28 126	1.11 404	1.00 413	0.83 343	1.18 426	0.65 270	0.68 382	0.88 407	0.52 353	0.35 482	0.38 505	0.47 501	0.41 500	0.38 472	0.31 446

BUS	0.45 269	0.25 314	0.43 212	0.45 352	0.28 306	0.70 371	0.34 215	0.94 333	0.76 270	0.75 288	0.80 247	0.65 270	0.49 262	0.64 274	0.51 346	0.20 329	0.14 287	0.22 352	0.19 330	0.18 265	0.18 291

NINENet	0.50 340	0.29 376	0.51 322	0.45 352	0.32 384	0.70 371	0.34 215	1.10 398	0.88 347	0.80 311	0.94 317	0.65 270	0.49 262	0.73 337	0.51 346	0.22 370	0.20 407	0.25 400	0.18 300	0.22 360	0.21 365

GEStereo_RVC	0.55 376	0.29 376	0.63 378	0.49 403	0.31 368	0.70 371	0.54 431	1.22 454	0.92 375	0.82 331	0.85 279	0.85 358	0.63 349	0.90 415	0.65 393	0.24 396	0.16 347	0.19 267	0.16 224	0.21 338	0.22 383

CFNet	0.51 347	0.29 376	0.46 253	0.41 250	0.27 283	0.70 371	0.32 194	1.13 411	1.00 413	0.72 274	1.07 385	0.85 358	0.60 331	0.76 354	0.52 353	0.19 306	0.14 287	0.23 372	0.23 407	0.21 338	0.16 255

DDVS	0.52 356	0.30 385	0.56 350	0.41 250	0.31 368	0.71 376	0.34 215	0.91 324	0.67 220	0.85 354	0.89 302	1.12 443	0.46 250	0.86 402	0.60 379	0.22 370	0.16 347	0.22 352	0.18 300	0.25 400	0.26 409

DualNet (step1)	0.57 394	0.36 418	0.72 423	0.38 156	0.30 346	0.71 376	0.43 363	1.06 384	0.88 347	0.92 403	0.86 282	0.85 358	0.69 386	0.68 310	0.50 336	0.41 497	0.20 407	0.40 488	0.41 500	0.36 463	0.33 454

test_sample9	1.05 492	0.36 418	0.72 423	0.38 156	0.30 346	0.71 376	0.43 363	1.06 384	0.88 347	0.92 403	0.86 282	0.85 358	0.69 386	1.20 474	1.36 503	0.41 497	8.41 564	0.40 488	0.41 500	0.36 463	0.33 454

test_sample8	1.25 509	0.36 418	0.72 423	0.38 156	0.30 346	0.71 376	0.43 363	1.13 411	0.75 262	1.50 499	0.95 326	3.29 537	1.59 518	1.20 474	1.36 503	0.41 497	8.41 564	0.40 488	0.41 500	0.36 463	0.33 454

test_xeample	1.01 484	0.21 194	0.42 201	0.35 92	0.21 93	0.71 376	0.39 320	1.23 458	0.86 334	0.81 322	1.04 372	0.69 287	0.61 337	0.69 316	10.93 559	0.19 306	0.15 316	0.18 227	0.17 273	0.18 265	0.17 273

FAT-Stereo	0.73 442	0.33 402	0.75 435	0.49 403	0.37 420	0.71 376	0.59 448	1.36 491	1.30 488	1.03 450	1.40 465	1.59 502	1.15 491	0.87 404	0.86 439	0.28 435	0.28 467	0.28 438	0.23 407	0.28 419	0.38 479

FADNet-RVC-Resample	0.56 387	0.33 402	1.16 488	0.49 403	0.34 404	0.71 376	0.43 363	1.01 365	0.93 381	0.82 331	0.87 290	0.74 321	0.67 376	0.73 337	0.45 312	0.18 276	0.18 383	0.26 418	0.27 450	0.26 406	0.27 418

DeepPrunerF	0.89 472	0.52 481	3.43 541	0.68 505	0.81 516	0.72 383	0.72 484	1.22 454	1.99 525	0.93 407	1.01 354	0.87 369	0.86 450	1.08 460	0.95 466	0.34 477	0.28 467	0.43 494	0.39 493	0.30 432	0.32 450

NOSS_ROB	0.57 394	0.39 440	0.39 159	0.44 329	0.30 346	0.73 384	0.54 431	1.03 372	1.08 450	0.67 234	0.87 290	0.76 329	0.57 311	0.77 361	0.47 329	0.38 490	0.38 505	0.44 496	0.42 504	0.37 468	0.34 461

AASNet	0.53 362	0.25 314	0.52 327	0.49 403	0.32 384	0.74 385	0.40 331	1.50 509	0.86 334	0.86 361	0.92 313	0.64 257	0.59 327	0.59 228	0.79 424	0.23 385	0.19 397	0.20 297	0.16 224	0.21 338	0.19 324

DSFCA	0.55 376	0.25 314	0.62 369	0.40 219	0.36 414	0.74 385	0.52 423	1.04 375	0.82 311	1.06 456	0.84 269	0.89 378	0.63 349	0.99 441	0.58 371	0.25 406	0.21 417	0.21 338	0.21 376	0.21 338	0.19 324

CBMV_ROB	0.59 408	0.37 424	0.38 140	0.39 184	0.28 306	0.74 385	0.28 126	1.00 356	0.98 402	0.94 410	1.25 439	0.81 350	0.78 430	0.87 404	0.50 336	0.36 486	0.37 503	0.43 494	0.40 495	0.33 449	0.30 439

castereo++	0.26 61	0.16 39	0.26 14	0.33 47	0.19 51	0.75 388	0.20 19	0.37 31	0.47 152	0.23 17	0.23 18	0.35 91	0.28 114	0.39 56	0.19 3	0.14 99	0.09 24	0.14 79	0.09 9	0.11 14	0.10 28

PAM_32	0.46 279	0.19 122	0.67 399	0.39 184	0.24 181	0.75 388	0.27 108	0.95 340	0.34 65	0.68 240	0.44 99	1.91 513	0.65 366	0.62 250	0.26 101	0.15 160	0.10 53	0.16 144	0.15 192	0.14 122	0.13 142

PAM	0.46 279	0.19 122	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.75 388	0.33 204	0.85 297	0.34 65	0.70 255	0.46 107	1.83 508	0.63 349	0.61 242	0.26 101	0.15 160	0.10 53	0.16 144	0.14 167	0.14 122	0.13 142

CoDeX	0.47 294	0.20 157	0.49 297	0.42 290	0.25 213	0.75 388	0.36 261	1.27 473	0.80 298	0.82 331	0.96 330	0.62 248	0.57 311	0.60 234	0.36 237	0.17 246	0.12 188	0.17 182	0.15 192	0.16 207	0.14 186

THIR-Stereo	0.50 340	0.18 86	0.45 236	0.38 156	0.23 152	0.75 388	0.67 463	0.66 186	0.87 343	1.02 442	1.40 465	0.72 304	0.76 419	0.62 250	0.42 282	0.15 160	0.11 133	0.17 182	0.18 300	0.14 122	0.15 209

HSM	0.51 347	0.24 291	0.41 180	0.39 184	0.24 181	0.75 388	0.40 331	1.22 454	0.75 262	0.81 322	0.91 309	1.21 454	0.69 386	0.87 404	0.46 322	0.17 246	0.13 253	0.17 182	0.14 167	0.17 241	0.17 273

coex_refinement	0.53 362	0.21 194	0.39 159	0.44 329	0.30 346	0.76 394	0.39 320	1.09 396	0.90 363	0.85 354	1.12 399	1.00 407	0.56 309	0.63 261	0.81 429	0.21 345	0.13 253	0.16 144	0.16 224	0.20 315	0.21 365

BSDual-CNN	0.46 279	0.25 314	0.43 212	0.45 352	0.28 306	0.77 395	0.40 331	0.94 333	0.76 270	0.75 288	0.80 247	0.76 329	0.54 296	0.64 274	0.43 287	0.20 329	0.14 287	0.22 352	0.19 330	0.18 265	0.18 291

hknet	0.49 324	0.25 314	0.51 322	0.45 352	0.29 332	0.77 395	0.40 331	0.94 333	0.83 316	0.75 288	0.80 247	0.97 400	0.61 337	0.73 337	0.45 312	0.18 276	0.14 287	0.22 352	0.19 330	0.18 265	0.18 291

s12784h	0.36 164	0.15 25	0.24 5	0.34 58	0.15 1	0.77 395	0.29 136	0.80 283	0.83 316	0.56 172	0.57 158	0.43 149	0.40 217	0.57 193	0.33 189	0.12 32	0.10 53	0.14 79	0.09 9	0.14 122	0.09 4

DLCB_ROB	0.58 401	0.28 364	0.47 265	0.49 403	0.32 384	0.77 395	0.50 405	0.99 352	0.92 375	1.04 451	1.14 411	1.21 454	0.69 386	0.88 407	0.69 403	0.20 329	0.20 407	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.18 291

ADLNet	0.55 376	0.27 350	0.51 322	0.44 329	0.35 410	0.78 399	0.46 379	1.08 392	0.86 334	0.99 429	0.98 344	0.92 389	0.63 349	0.69 316	0.81 429	0.22 370	0.16 347	0.22 352	0.22 394	0.21 338	0.21 365

hitnet-ft	0.55 376	0.27 350	0.39 159	0.41 250	0.28 306	0.78 399	0.40 331	0.92 326	0.90 363	0.82 331	1.01 354	1.13 449	0.70 399	0.78 365	0.67 399	0.28 435	0.20 407	0.28 438	0.22 394	0.29 423	0.26 409

PASM	0.90 475	0.64 498	1.69 522	0.69 507	0.69 513	0.78 399	0.84 498	1.03 372	1.26 484	1.19 479	1.15 417	1.31 465	0.98 475	1.24 482	1.03 478	0.52 513	0.56 527	0.59 518	0.66 527	0.56 510	0.54 516

222	1.18 504	0.22 233	0.44 224	0.37 127	0.22 112	0.79 402	0.37 275	1.31 480	0.89 360	0.92 403	1.08 388	0.72 304	0.71 403	0.66 289	13.89 562	0.20 329	0.15 316	0.17 182	0.16 224	0.18 265	0.19 324

XPNet_ROB	0.70 432	0.35 413	0.68 403	0.52 445	0.40 438	0.79 402	0.85 501	1.16 430	0.94 388	1.33 493	1.15 417	1.38 481	0.83 445	1.03 452	0.90 459	0.32 463	0.25 449	0.26 418	0.24 422	0.31 438	0.28 425

ETE_ROB	0.70 432	0.49 467	0.73 426	0.56 466	0.36 414	0.79 402	0.87 502	1.14 420	0.93 381	1.19 479	1.18 426	1.39 482	0.82 440	0.99 441	0.80 426	0.26 416	0.21 417	0.31 455	0.26 444	0.33 449	0.34 461

Anonymous_2	0.82 458	0.44 457	0.63 378	0.40 219	0.43 456	0.80 405	0.52 423	0.72 241	0.77 277	0.71 262	0.60 165	0.87 369	0.76 419	0.75 350	0.58 371	0.52 513	0.54 526	0.54 513	4.82 564	0.56 510	0.40 484

ac_64	0.52 356	0.22 233	0.50 310	0.45 352	0.28 306	0.80 405	0.45 375	1.02 368	0.61 190	0.91 395	0.83 264	1.07 431	0.68 382	0.74 344	0.70 406	0.21 345	0.18 383	0.20 297	0.19 330	0.18 265	0.15 209

HGLStereo	0.56 387	0.28 364	0.57 354	0.50 417	0.37 420	0.80 405	0.45 375	1.02 368	0.78 287	0.86 361	1.14 411	0.89 378	0.82 440	0.76 354	0.73 414	0.21 345	0.20 407	0.19 267	0.18 300	0.19 299	0.21 365

RP	0.76 445	0.36 418	0.63 378	0.66 499	0.58 503	0.80 405	0.55 435	1.14 420	1.22 473	0.97 422	1.65 489	1.43 486	1.32 505	1.01 445	0.84 434	0.33 471	0.30 476	0.36 475	0.30 463	0.34 455	0.34 461

edge stereo	0.76 445	0.38 434	0.74 431	0.52 445	0.43 456	0.80 405	0.53 427	1.28 475	1.06 441	1.28 489	1.38 464	1.81 507	1.11 488	1.08 460	0.85 438	0.33 471	0.32 490	0.41 492	0.28 455	0.32 443	0.36 468

gwcnet-sp	0.48 306	0.23 254	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.81 410	0.41 346	0.89 315	0.84 321	0.91 395	0.76 219	0.66 275	0.61 337	0.66 289	0.50 336	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.18 291

scenet	0.48 306	0.23 254	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.81 410	0.41 346	0.89 315	0.84 321	0.91 395	0.76 219	0.66 275	0.61 337	0.66 289	0.50 336	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.18 291

ssnet	0.48 306	0.23 254	0.70 413	0.40 219	0.26 254	0.81 410	0.41 346	0.89 315	0.84 321	0.91 395	0.76 219	0.66 275	0.61 337	0.66 289	0.50 336	0.18 276	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.18 265	0.18 291

Consistency-Raft	1.01 484	0.81 511	1.24 499	0.84 515	0.97 524	0.81 410	0.84 498	1.30 479	1.59 512	1.05 453	1.68 494	1.12 443	0.91 459	0.92 425	1.11 486	0.65 521	0.74 535	0.79 523	0.90 537	1.06 529	0.79 526

Anonymous3	0.46 279	0.34 407	0.86 458	0.50 417	0.37 420	0.81 410	0.50 405	0.72 241	0.65 214	0.51 154	0.65 178	0.45 157	0.45 245	0.64 274	0.38 261	0.24 396	0.24 441	0.22 352	0.21 376	0.23 377	0.23 389

NCC-stereo	0.78 450	0.40 445	0.76 440	0.61 485	0.67 510	0.81 410	0.69 473	1.54 516	1.11 454	0.90 390	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 472	0.88 447	0.31 452	0.30 476	0.37 480	0.48 513	0.33 449	0.33 454

Abc-Net	0.78 450	0.40 445	0.76 440	0.61 485	0.67 510	0.81 410	0.69 473	1.54 516	1.11 454	0.90 390	1.36 456	1.33 473	1.16 492	1.19 472	0.88 447	0.31 452	0.30 476	0.37 480	0.48 513	0.33 449	0.33 454
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 436	0.45 461	0.91 464	0.59 477	0.40 438	0.81 410	0.40 331	0.97 347	0.84 321	1.20 482	1.22 432	1.33 473	0.88 456	1.16 469	1.24 496	0.27 425	0.23 433	0.31 455	0.25 431	0.35 459	0.32 450
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
xyz-stereo-finetune2	0.36 164	0.19 122	0.38 140	0.32 35	0.19 51	0.82 418	0.29 136	0.52 104	0.32 56	0.51 154	0.78 234	0.43 149	0.45 245	0.69 316	0.44 303	0.13 60	0.12 188	0.17 182	0.13 137	0.12 45	0.13 142

xxxx	1.01 484	0.22 233	0.43 212	0.36 111	0.21 93	0.82 418	0.36 261	1.32 481	0.88 347	0.71 262	0.94 317	0.97 400	0.63 349	0.64 274	10.58 558	0.20 329	0.16 347	0.18 227	0.17 273	0.19 299	0.19 324

S-Stereo	0.74 443	0.35 413	0.96 468	0.56 466	0.45 467	0.82 418	0.60 450	1.24 465	1.60 515	0.96 418	1.41 467	1.12 443	0.94 469	0.80 371	1.04 481	0.26 416	0.31 485	0.28 438	0.25 431	0.32 443	0.47 505

ADLNet2	0.55 376	0.25 314	0.65 389	0.47 382	0.30 346	0.83 421	0.50 405	1.05 380	0.95 394	0.80 311	0.98 344	0.99 404	0.69 386	0.77 361	0.73 414	0.20 329	0.16 347	0.17 182	0.18 300	0.21 338	0.21 365

LMCR-Stereo	0.53 362	0.30 385	0.53 335	0.58 473	0.30 346	0.83 421	0.36 261	1.19 440	0.76 270	0.88 379	1.04 372	0.56 203	0.62 343	0.82 377	0.67 399	0.19 306	0.15 316	0.19 267	0.14 167	0.23 377	0.17 273

FINET	0.67 425	0.42 451	1.00 473	0.46 373	0.43 456	0.83 421	0.89 503	1.08 392	1.50 505	0.87 369	1.14 411	0.71 295	0.68 382	0.92 425	0.70 406	0.36 486	0.30 476	0.26 418	0.24 422	0.35 459	0.33 454

UPFNet	0.53 362	0.24 291	0.51 322	0.45 352	0.38 429	0.84 424	0.49 400	0.99 352	0.75 262	0.87 369	0.88 298	0.86 363	0.64 360	0.80 371	0.71 411	0.20 329	0.20 407	0.20 297	0.20 355	0.19 299	0.15 209

psmg	0.49 324	0.25 314	0.43 212	0.41 250	0.28 306	0.85 425	0.43 363	0.99 352	0.76 270	0.91 395	0.94 317	0.76 329	0.54 296	0.64 274	0.43 287	0.20 329	0.15 316	0.20 297	0.20 355	0.18 265	0.18 291

psmorigin	0.82 458	0.51 474	2.09 530	0.49 403	0.41 445	0.85 425	0.50 405	1.04 375	0.88 347	1.45 497	1.43 471	1.50 493	1.06 483	1.22 480	0.97 469	0.31 452	0.32 490	0.27 430	0.27 450	0.33 449	0.42 488

HSM-Net_RVC	0.53 362	0.22 233	0.35 105	0.37 127	0.21 93	0.85 425	0.37 275	1.23 458	0.93 381	0.90 390	1.15 417	1.26 458	0.63 349	0.72 332	0.48 333	0.17 246	0.13 253	0.16 144	0.15 192	0.17 241	0.15 209
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
acv_ft	0.51 347	0.23 254	0.56 350	0.44 329	0.28 306	0.86 428	0.39 320	0.91 324	0.80 298	0.97 422	0.96 330	0.79 339	0.59 327	0.63 261	0.87 445	0.17 246	0.15 316	0.16 144	0.15 192	0.17 241	0.15 209

SFCPSM	0.47 294	0.21 194	0.55 344	0.40 219	0.27 283	0.87 429	0.37 275	1.33 483	0.77 277	0.80 311	0.84 269	0.54 197	0.49 262	0.57 193	0.37 253	0.18 276	0.13 253	0.18 227	0.20 355	0.16 207	0.15 209

NVstereo2D	0.60 411	0.30 385	0.75 435	0.48 388	0.43 456	0.89 430	0.48 394	1.05 380	1.15 460	0.66 231	0.86 282	0.88 374	0.70 399	0.99 441	0.65 393	0.32 463	0.15 316	0.28 438	0.20 355	0.40 475	0.36 468

anonymousa	0.49 324	0.20 157	0.42 201	0.38 156	0.23 152	0.91 431	0.35 239	0.75 260	0.62 191	0.85 354	1.54 484	1.06 426	0.66 373	0.51 145	0.43 287	0.16 208	0.13 253	0.19 267	0.21 376	0.16 207	0.14 186

Syn2CoEx	0.71 436	0.51 474	0.95 466	0.64 491	0.45 467	0.91 431	0.53 427	1.48 506	1.13 457	0.93 407	1.35 455	1.02 416	0.99 476	0.92 425	0.80 426	0.30 449	0.27 463	0.28 438	0.24 422	0.23 377	0.24 397

AF-Net	0.81 457	0.39 440	0.68 403	0.64 491	0.54 493	0.91 431	0.51 420	1.61 520	1.31 489	0.96 418	2.02 508	1.46 487	1.26 503	1.11 465	0.99 473	0.32 463	0.24 441	0.39 485	0.27 450	0.30 432	0.25 404

PWC_ROB	0.87 468	0.52 481	1.28 502	0.50 417	0.32 384	0.91 431	0.37 275	1.36 491	1.46 503	1.61 506	2.59 523	1.16 453	1.01 479	1.34 493	1.40 507	0.25 406	0.18 383	0.28 438	0.20 355	0.29 423	0.28 425

RGC	0.79 453	0.59 491	0.71 418	0.65 496	0.65 509	0.92 435	0.58 445	1.29 476	1.05 434	1.07 459	1.45 476	1.47 490	1.03 480	1.21 478	0.88 447	0.32 463	0.30 476	0.48 505	0.40 495	0.37 468	0.37 473

DGSMNet	0.76 445	0.55 486	1.29 504	0.58 473	0.62 507	0.94 436	0.70 478	1.26 471	1.11 454	0.83 343	1.24 437	1.00 407	0.71 403	1.03 452	0.81 429	0.34 477	0.29 472	0.41 492	0.40 495	0.57 512	0.55 517

PA-Net	0.67 425	0.43 453	0.83 451	0.50 417	0.53 490	0.94 436	0.68 468	1.10 398	1.14 459	0.80 311	0.88 298	0.87 369	0.77 425	1.02 450	0.88 447	0.24 396	0.41 512	0.29 446	0.44 505	0.26 406	0.34 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.70 432	0.37 424	0.55 344	0.51 433	0.34 404	0.94 436	0.96 509	1.08 392	0.94 388	1.04 451	1.98 507	1.13 449	0.88 456	1.12 466	0.66 396	0.25 406	0.26 455	0.27 430	0.22 394	0.31 438	0.22 383

ssnet_v2	0.58 401	0.28 364	0.56 350	0.43 310	0.29 332	0.95 439	0.59 448	1.13 411	0.99 407	0.93 407	0.80 247	0.99 404	0.64 360	0.82 377	0.94 463	0.25 406	0.22 423	0.23 372	0.24 422	0.20 315	0.19 324

Wz-Net-SNSev	0.91 476	0.73 504	2.13 531	0.56 466	0.45 467	0.95 439	1.13 521	1.34 485	1.24 476	1.02 442	1.30 450	1.46 487	0.86 450	1.81 520	1.50 508	0.25 406	0.23 433	0.25 400	0.26 444	0.32 443	0.29 431

pmcnn	1.23 507	0.29 376	0.96 468	0.40 219	0.23 152	0.95 439	0.69 473	1.16 430	1.28 486	1.67 512	2.33 513	11.15 562	0.86 450	0.93 431	0.88 447	0.15 160	0.12 188	0.12 24	0.10 52	0.15 168	0.15 209

TCMNet	0.66 421	0.39 440	0.98 471	0.59 477	0.61 506	0.96 442	0.55 435	1.05 380	0.90 363	0.84 350	1.14 411	0.89 378	0.65 366	0.85 397	1.01 477	0.26 416	0.26 455	0.31 455	0.28 455	0.32 443	0.29 431

StereoDRNet-Refined	0.58 401	0.32 394	0.54 339	0.46 373	0.30 346	0.96 442	0.40 331	1.00 356	0.94 388	1.12 470	1.08 388	0.96 398	0.67 376	0.90 415	0.89 457	0.17 246	0.13 253	0.22 352	0.21 376	0.20 315	0.19 324
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
anonymity	0.97 481	0.89 517	1.05 477	0.92 519	1.03 529	0.97 444	0.81 494	1.29 476	0.91 370	1.07 459	0.98 344	1.00 407	0.95 472	1.02 450	0.92 462	0.96 531	0.95 551	0.90 526	0.91 540	0.92 523	0.94 532

SHD	0.93 479	0.50 471	1.18 493	0.59 477	0.46 474	0.97 444	0.48 394	1.70 525	2.15 527	1.58 503	1.37 459	1.42 485	1.19 497	1.31 489	1.60 509	0.31 452	0.26 455	0.32 461	0.33 479	0.40 475	0.42 488

NaN_ROB	0.69 430	0.44 457	0.69 409	0.51 433	0.33 395	0.97 444	1.06 516	1.22 454	1.19 467	1.24 487	0.96 330	1.08 433	0.78 430	1.20 474	0.67 399	0.24 396	0.30 476	0.23 372	0.24 422	0.23 377	0.25 404

PSMNet_ROB	0.64 417	0.37 424	0.65 389	0.56 466	0.42 451	0.97 444	0.83 495	1.21 446	0.92 375	0.79 309	1.02 362	1.08 433	0.63 349	0.82 377	0.91 461	0.29 442	0.20 407	0.31 455	0.31 470	0.26 406	0.23 389

NCCL2	0.72 440	0.41 449	0.65 389	0.64 491	0.44 463	0.98 448	1.20 524	1.11 404	1.00 413	0.98 427	0.96 330	1.49 492	0.87 453	0.90 415	0.79 424	0.31 452	0.26 455	0.39 485	0.39 493	0.32 443	0.32 450

UNet	0.54 374	0.26 333	0.66 395	0.44 329	0.40 438	0.99 449	0.41 346	0.98 350	0.75 262	0.83 343	0.89 302	1.04 420	0.72 407	0.73 337	0.62 385	0.19 306	0.14 287	0.20 297	0.17 273	0.20 315	0.17 273

SuperB	1.04 489	0.37 424	4.81 548	0.43 310	0.31 368	0.99 449	0.46 379	1.02 368	2.09 526	1.09 465	1.09 392	0.75 323	0.81 436	1.06 455	1.76 514	0.19 306	0.15 316	0.17 182	0.15 192	2.82 555	0.26 409

LALA_ROB	0.74 443	0.43 453	0.69 409	0.54 459	0.40 438	1.01 451	0.95 508	1.21 446	1.07 447	1.22 484	1.12 399	1.56 499	0.79 432	1.04 454	0.86 439	0.33 471	0.22 423	0.35 470	0.30 463	0.35 459	0.31 446

CBMV	0.64 417	0.35 413	0.41 180	0.42 290	0.25 213	1.01 451	0.77 489	1.13 411	1.09 452	1.17 475	1.22 432	1.04 420	0.75 416	0.88 407	0.63 388	0.28 435	0.30 476	0.34 468	0.30 463	0.26 406	0.26 409
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UDG	0.88 470	0.82 514	0.67 399	1.00 523	0.96 523	1.02 453	0.57 444	1.13 411	0.99 407	0.90 390	0.97 343	1.31 465	0.99 476	0.85 397	0.84 434	0.54 518	0.32 490	1.77 537	0.40 495	0.94 524	0.66 520

LSM	4.74 556	0.77 508	10.16 555	0.70 508	56.56 576	1.02 453	1.00 514	1.24 465	1.62 516	2.04 523	2.34 514	1.33 473	1.17 494	1.38 500	1.09 485	0.33 471	0.49 524	0.39 485	0.46 506	0.51 501	10.09 566

SGM-Forest	0.62 414	0.32 394	0.39 159	0.43 310	0.30 346	1.02 453	0.55 435	1.09 396	1.05 434	1.06 456	1.18 426	1.10 439	0.67 376	0.88 407	0.62 385	0.31 452	0.33 496	0.33 466	0.30 463	0.30 432	0.28 425
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 416	0.28 364	0.99 472	0.40 219	0.30 346	1.03 456	0.56 441	1.10 398	0.99 407	0.97 422	1.22 432	1.06 426	0.69 386	1.07 458	0.95 466	0.19 306	0.11 133	0.16 144	0.13 137	0.22 360	0.21 365

DDUNet	1.06 493	2.56 557	0.68 403	1.21 529	1.26 534	1.03 456	0.69 473	1.11 404	0.94 388	0.96 418	1.22 432	1.27 459	0.82 440	0.93 431	0.72 413	0.84 528	0.38 505	1.99 540	0.60 525	1.10 530	0.85 528

StereoDRNet	0.64 417	0.33 402	0.68 403	0.51 433	0.43 456	1.03 456	0.53 427	1.47 505	0.99 407	1.10 467	0.87 290	1.07 431	0.71 403	0.82 377	0.88 447	0.23 385	0.19 397	0.25 400	0.23 407	0.27 416	0.19 324

PWCDC_ROB	0.89 472	0.49 467	0.80 449	0.74 512	0.40 438	1.03 456	0.39 320	1.33 483	2.35 534	1.02 442	3.77 541	0.81 350	0.92 463	1.20 474	0.90 459	0.34 477	0.22 423	0.24 387	0.20 355	0.34 455	0.29 431

EDNetEfficientorigin	9.93 562	1.15 529	175.16 581	0.48 388	0.36 414	1.04 460	0.68 468	1.24 465	2.69 538	3.17 547	2.50 519	2.30 521	2.07 535	1.76 518	2.21 525	0.20 329	0.18 383	0.24 387	0.19 330	0.51 501	0.50 512

Nwc_Net	0.78 450	0.38 434	0.73 426	0.60 483	0.55 495	1.05 461	0.55 435	1.67 524	1.05 434	0.88 379	1.86 503	1.40 484	1.09 486	1.10 463	0.87 445	0.30 449	0.25 449	0.36 475	0.38 489	0.29 423	0.29 431

GCST	0.83 464	1.22 531	0.74 431	1.58 535	1.01 528	1.06 462	0.23 59	0.78 276	0.78 287	0.97 422	0.65 178	0.78 337	0.35 176	0.92 425	0.34 204	0.96 531	0.65 531	1.20 531	0.81 534	0.91 522	0.70 521

MMNet	0.55 376	0.25 314	0.61 366	0.43 310	0.34 404	1.07 463	0.39 320	0.87 308	0.91 370	0.91 395	0.93 316	0.86 363	0.76 419	0.81 374	0.76 419	0.15 160	0.14 287	0.18 227	0.19 330	0.20 315	0.16 255

delet	0.55 376	0.24 291	0.55 344	0.44 329	0.33 395	1.07 463	0.50 405	1.00 356	0.86 334	0.85 354	0.96 330	0.90 383	0.63 349	0.83 385	0.74 417	0.18 276	0.18 383	0.20 297	0.21 376	0.16 207	0.15 209

ADCMid	1.14 499	0.52 481	2.23 533	0.53 453	0.43 456	1.07 463	0.75 487	1.23 458	1.05 434	2.15 527	1.44 473	1.50 493	1.43 511	1.56 506	5.01 548	0.26 416	0.24 441	0.29 446	0.31 470	0.37 468	0.33 454

ADCRef	0.80 454	0.43 453	1.32 507	0.50 417	0.45 467	1.07 463	0.51 420	1.07 388	0.98 402	1.17 475	1.42 468	0.87 369	0.91 459	0.85 397	3.19 535	0.18 276	0.16 347	0.23 372	0.23 407	0.22 360	0.21 365

YMNet	0.66 421	0.38 434	0.90 462	0.52 445	0.46 474	1.08 467	0.49 400	1.00 356	0.77 277	1.18 477	1.29 447	1.12 443	0.74 412	0.85 397	0.86 439	0.27 425	0.31 485	0.25 400	0.25 431	0.24 390	0.23 389

YMNet_1	0.66 421	0.38 434	0.90 462	0.52 445	0.46 474	1.08 467	0.49 400	1.00 356	0.77 277	1.18 477	1.29 447	1.12 443	0.74 412	0.85 397	0.86 439	0.27 425	0.31 485	0.25 400	0.25 431	0.24 390	0.23 389

GwcNet	0.69 430	0.36 418	1.10 482	0.51 433	0.42 451	1.08 467	0.50 405	1.21 446	1.16 461	1.00 434	1.37 459	1.06 426	0.79 432	0.92 425	0.94 463	0.25 406	0.24 441	0.24 387	0.22 394	0.23 377	0.26 409

ccnet	0.82 458	0.57 489	0.75 435	0.54 459	0.59 504	1.09 470	0.66 461	1.38 494	0.94 388	1.12 470	1.44 473	1.29 462	0.92 463	0.95 440	1.24 496	0.49 509	0.42 514	0.50 510	0.47 511	0.51 501	0.46 500

SQANet	0.82 458	0.74 505	0.67 399	1.13 527	0.98 526	1.11 471	0.47 386	1.07 388	0.83 316	0.91 395	1.05 376	1.03 418	0.74 412	1.01 445	0.64 391	0.61 520	0.24 441	1.03 529	0.35 484	1.18 531	0.58 518

NVStereoNet_ROB	1.24 508	0.90 518	1.13 486	0.86 516	0.88 517	1.11 471	0.99 512	1.42 500	1.53 507	1.59 505	2.48 518	2.24 520	1.53 513	1.96 528	1.30 501	0.76 526	0.70 532	0.78 522	1.00 542	0.71 519	0.88 530
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
CBFPSM	0.59 408	0.22 233	1.31 505	0.38 156	0.27 283	1.12 473	0.65 460	0.79 280	0.82 311	0.80 311	0.81 254	1.35 479	0.87 453	0.67 300	0.76 419	0.16 208	0.15 316	0.15 119	0.16 224	0.17 241	0.22 383

RTSC	0.87 468	0.48 464	1.23 498	0.52 445	0.37 420	1.13 474	0.50 405	1.34 485	1.79 520	1.51 500	1.24 437	1.12 443	0.81 436	1.62 510	2.16 524	0.25 406	0.19 397	0.23 372	0.24 422	0.30 432	0.31 446

DISCO	0.70 432	0.26 333	0.68 403	0.44 329	0.31 368	1.14 475	0.51 420	1.23 458	1.23 474	0.81 322	1.05 376	1.50 493	0.85 448	1.82 521	1.03 478	0.19 306	0.15 316	0.18 227	0.16 224	0.24 390	0.23 389

CSAN	0.83 464	0.49 467	0.77 445	0.60 483	0.41 445	1.14 475	1.06 516	1.19 440	1.46 503	1.32 491	1.43 471	1.37 480	1.19 497	1.27 486	0.86 439	0.39 492	0.31 485	0.36 475	0.37 486	0.35 459	0.34 461

Wz-Net-LNSev	0.71 436	0.51 474	1.36 513	0.50 417	0.41 445	1.15 477	0.69 473	1.21 446	1.07 447	1.02 442	1.12 399	1.08 433	0.87 453	0.89 413	0.89 457	0.24 396	0.22 423	0.21 338	0.19 330	0.26 406	0.26 409

GANetREF_RVC	0.80 454	0.75 506	0.86 458	0.66 499	0.42 451	1.15 477	0.98 510	1.14 420	1.19 467	1.01 439	1.02 362	1.10 439	0.90 458	1.15 468	0.76 419	0.48 507	0.39 509	0.57 515	0.38 489	0.63 516	0.46 500
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
DRN-Test	0.66 421	0.32 394	0.66 395	0.50 417	0.39 433	1.15 477	0.61 455	1.49 508	1.01 417	1.12 470	1.08 388	1.06 426	0.69 386	0.77 361	0.94 463	0.23 385	0.17 366	0.26 418	0.25 431	0.25 400	0.21 365

fast-acv-ft	0.64 417	0.30 385	0.73 426	0.45 352	0.34 404	1.17 480	0.49 400	0.86 301	0.98 402	1.02 442	1.36 456	1.29 462	0.85 448	0.76 354	0.81 429	0.21 345	0.23 433	0.23 372	0.23 407	0.21 338	0.20 347

FBW_ROB	0.88 470	0.50 471	0.85 453	0.55 463	0.40 438	1.17 480	0.78 491	1.50 509	1.37 493	1.33 493	1.27 442	1.48 491	1.00 478	2.57 541	0.98 472	0.25 406	0.32 490	0.45 497	0.30 463	0.34 455	0.28 425

APVNet	0.71 436	0.37 424	0.89 461	0.56 466	0.45 467	1.18 482	0.68 468	1.41 499	0.85 329	0.81 322	1.15 417	1.04 420	0.81 436	1.10 463	1.17 492	0.26 416	0.28 467	0.32 461	0.31 470	0.29 423	0.30 439

iinet-f	0.67 425	0.26 333	2.15 532	0.39 184	0.31 368	1.19 483	0.56 441	0.84 294	0.84 321	0.80 311	1.17 424	1.05 424	0.84 447	0.71 327	1.21 495	0.20 329	0.18 383	0.17 182	0.15 192	0.20 315	0.20 347

ACV-stereo	0.62 414	0.34 407	1.00 473	0.43 310	0.31 368	1.20 484	0.40 331	0.75 260	0.83 316	0.64 210	0.77 223	2.10 517	1.03 480	0.81 374	0.64 391	0.21 345	0.17 366	0.18 227	0.18 300	0.21 338	0.21 365

CRFU-Net	0.57 394	0.27 350	0.57 354	0.46 373	0.30 346	1.20 484	0.52 423	1.10 398	0.56 182	1.00 434	0.98 344	1.06 426	0.79 432	0.81 374	0.71 411	0.21 345	0.19 397	0.18 227	0.16 224	0.18 265	0.19 324

CSP-Net	0.56 387	0.27 350	0.49 297	0.41 250	0.28 306	1.22 486	0.50 405	1.23 458	0.72 245	0.95 417	0.95 326	0.89 378	0.62 343	0.83 385	0.62 385	0.26 416	0.17 366	0.17 182	0.17 273	0.18 265	0.17 273

XQC	0.89 472	0.65 499	1.31 505	0.67 502	0.52 489	1.22 486	0.68 468	1.26 471	1.52 506	1.14 473	1.11 395	1.28 461	1.04 482	1.40 501	1.77 515	0.38 490	0.24 441	0.37 480	0.31 470	0.53 506	0.47 505

WCMA_ROB	1.14 499	0.36 418	0.76 440	0.49 403	0.44 463	1.23 488	0.67 463	1.11 404	1.23 474	2.84 541	3.95 547	3.28 536	1.83 528	1.25 483	0.99 473	0.44 501	0.34 498	0.34 468	0.37 486	0.41 481	0.40 484

DispFullNet	1.60 524	2.63 558	2.75 537	2.56 553	1.79 544	1.24 489	0.47 386	1.37 493	1.45 502	1.87 517	1.50 480	1.55 498	2.46 538	2.04 530	1.04 481	0.59 519	0.18 383	2.32 549	0.68 529	2.29 548	1.14 542

MFMNet_re	1.14 499	0.97 525	1.19 494	0.99 521	0.95 522	1.25 490	1.22 527	1.39 495	1.55 509	1.69 513	1.67 493	1.21 454	1.53 513	1.12 466	0.99 473	0.87 530	0.75 539	0.79 523	0.75 531	0.90 521	0.94 532

ADCS	1.51 521	0.61 494	3.42 540	0.59 477	0.51 485	1.27 491	1.08 519	1.59 518	1.81 521	1.91 521	1.66 491	1.51 496	1.42 510	1.94 527	8.60 556	0.33 471	0.32 490	0.33 466	0.36 485	0.44 486	0.42 488

CC-Net-ROB	0.82 458	0.96 522	0.85 453	0.58 473	0.45 467	1.27 491	0.70 478	1.17 435	1.02 420	0.83 343	1.23 436	0.90 383	0.77 425	1.06 455	0.69 403	0.46 503	0.34 498	1.71 536	0.38 489	0.59 515	0.36 468

RYNet	0.72 440	0.35 413	0.64 383	0.53 453	0.67 510	1.31 493	0.67 463	1.20 444	1.18 465	1.05 453	0.87 290	1.27 459	0.93 468	0.93 431	1.27 500	0.22 370	0.16 347	0.26 418	0.23 407	0.40 475	0.39 481

coex-ft	6.43 559	1.51 540	87.33 580	0.49 403	0.38 429	1.34 494	1.21 526	1.16 430	8.09 556	12.12 564	2.79 527	2.77 529	3.31 549	1.16 469	3.15 534	0.24 396	0.23 433	0.27 430	0.24 422	0.45 490	0.37 473

WZ-Net	1.19 505	0.59 491	4.07 545	0.62 489	0.51 485	1.34 494	1.31 534	1.32 481	1.74 519	1.53 502	1.65 489	1.74 506	1.28 504	2.25 535	2.01 521	0.27 425	0.21 417	0.23 372	0.25 431	0.40 475	0.39 481

FCDSN-DC	1.39 517	0.56 487	0.65 389	0.74 512	0.59 504	1.38 496	0.63 457	1.35 488	1.39 496	3.26 548	4.50 552	4.61 543	2.63 542	1.58 508	1.03 478	0.46 503	0.42 514	0.48 505	0.47 511	0.50 500	0.50 512
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MaskLacGwcNet_RVC	0.67 425	0.81 511	0.73 426	0.53 453	0.37 420	1.40 497	0.53 427	1.04 375	0.79 296	0.88 379	0.94 317	0.95 395	0.53 284	0.93 431	0.58 371	0.39 492	0.30 476	0.57 515	0.31 470	0.53 506	0.30 439

ADCPNet	1.03 488	0.48 464	2.70 536	0.54 459	0.42 451	1.40 497	0.75 487	1.13 411	1.07 447	1.22 484	1.42 468	1.68 504	1.09 486	1.36 498	3.45 539	0.30 449	0.28 467	0.29 446	0.32 476	0.37 468	0.35 466

AnyNet_C32	1.16 503	0.62 497	2.40 534	0.57 472	0.55 495	1.41 499	1.34 535	1.18 438	1.24 476	1.49 498	1.42 468	1.39 482	1.20 499	1.55 504	4.82 546	0.29 442	0.28 467	0.29 446	0.34 481	0.38 472	0.42 488

SANet	1.07 495	0.41 449	1.06 478	0.48 388	0.30 346	1.41 499	0.94 507	1.42 500	3.36 545	1.58 503	2.43 517	2.33 523	1.70 523	1.34 493	1.07 483	0.28 435	0.24 441	0.26 418	0.23 407	0.34 455	0.30 439

SPS-STEREO	1.25 509	0.93 519	1.06 478	1.04 525	1.03 529	1.41 499	0.91 506	1.51 512	1.19 467	2.09 525	1.83 500	1.94 514	1.39 508	1.62 510	1.39 506	0.97 533	0.94 550	0.90 526	0.89 536	0.96 526	0.96 535
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-MNSev	0.76 445	0.40 445	1.34 508	0.50 417	0.40 438	1.44 502	0.83 495	1.15 424	1.16 461	1.25 488	1.20 431	1.13 449	0.81 436	1.16 469	1.00 476	0.22 370	0.19 397	0.24 387	0.23 407	0.28 419	0.26 409

ADCP+	1.06 493	0.35 413	1.51 520	0.49 403	0.51 485	1.45 503	0.55 435	1.25 469	1.03 425	1.16 474	1.15 417	1.10 439	1.07 485	1.56 506	6.75 554	0.19 306	0.16 347	0.23 372	0.21 376	0.28 419	0.21 365

RainbowNet	1.35 514	1.49 538	1.19 494	1.88 541	1.45 535	1.48 504	1.07 518	1.61 520	1.55 509	1.20 482	1.59 487	1.54 497	1.13 489	1.34 493	0.97 469	1.36 544	0.70 532	1.82 538	0.79 533	1.71 536	1.07 541

PVD	1.28 511	0.67 501	1.28 502	0.74 512	0.62 507	1.50 505	0.84 498	1.99 531	2.96 540	2.18 528	2.36 516	1.85 511	1.95 532	1.92 525	1.94 519	0.39 492	0.36 502	0.49 508	0.37 486	0.51 501	0.64 519

Wz-Net-TNSev	1.14 499	1.06 528	4.32 547	0.49 403	0.42 451	1.51 506	1.11 520	1.48 506	1.40 498	1.22 484	1.26 441	1.58 501	1.43 511	1.76 518	1.70 511	0.32 463	0.31 485	0.26 418	0.30 463	0.41 481	0.41 487

SGM+DAISY	1.35 514	0.94 521	1.25 500	0.96 520	1.00 527	1.52 507	1.02 515	1.34 485	1.21 471	2.64 536	2.65 525	2.44 524	1.56 516	1.64 513	1.26 498	0.97 533	0.95 551	0.90 526	0.90 537	0.94 524	0.96 535

SGM_RVC	0.97 481	0.28 364	0.41 180	0.39 184	0.22 112	1.55 508	0.73 485	1.51 512	1.25 481	2.25 530	1.92 504	2.58 527	1.56 516	2.02 529	1.19 494	0.27 425	0.27 463	0.27 430	0.25 431	0.25 400	0.25 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	1.59 523	0.51 474	0.66 395	0.61 485	0.49 480	1.56 509	0.70 478	1.66 523	1.53 507	4.64 555	4.62 553	5.85 552	3.34 551	1.84 522	1.11 486	0.46 503	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 496	0.46 500

LE_ROB	4.42 554	0.24 291	2.75 537	0.42 290	0.23 152	1.57 510	0.90 505	1.71 526	17.88 570	16.56 572	4.88 554	5.17 550	18.85 572	1.63 512	14.62 563	0.17 246	0.14 287	0.16 144	0.16 224	0.19 299	0.17 273

DPSNet	0.99 483	0.42 451	1.88 528	0.53 453	0.41 445	1.59 511	1.26 530	2.21 535	1.43 499	1.10 467	1.11 395	1.46 487	1.95 532	1.34 493	1.26 498	0.34 477	0.25 449	0.25 400	0.21 376	0.46 493	0.37 473

FC-DCNN v2	1.65 527	0.51 474	0.65 389	0.61 485	0.49 480	1.61 512	0.70 478	1.75 527	1.56 511	4.74 558	4.91 555	6.46 556	3.31 549	1.91 524	1.11 486	0.46 503	0.42 514	0.47 501	0.46 506	0.48 496	0.46 500

ADCL	1.04 489	0.38 434	1.35 509	0.50 417	0.39 433	1.61 512	0.89 503	1.29 476	1.39 496	1.29 490	1.50 480	1.24 457	1.24 500	1.37 499	4.87 547	0.21 345	0.19 397	0.25 400	0.25 431	0.29 423	0.27 418

MSMD_ROB	1.21 506	0.49 467	0.62 369	0.59 477	0.50 482	1.62 514	0.67 463	1.23 458	1.24 476	2.45 534	3.77 541	3.09 533	2.98 547	1.32 490	0.81 429	0.45 502	0.41 512	0.49 508	0.51 520	0.47 495	0.44 495

otaku	1.04 489	0.93 519	0.88 460	1.33 533	1.05 531	1.66 515	0.70 478	1.40 498	1.18 465	1.08 463	1.32 453	1.33 473	0.91 459	1.23 481	0.76 419	0.72 524	0.46 523	1.24 532	0.50 518	1.40 532	0.75 522

MeshStereo	1.34 512	0.43 453	0.54 339	0.44 329	0.34 404	1.66 515	0.60 450	1.94 529	1.37 493	4.47 554	3.25 532	4.71 545	1.94 531	1.92 525	1.17 492	0.35 482	0.35 500	0.37 480	0.31 470	0.32 443	0.32 450
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
PDISCO_ROB	0.91 476	0.48 464	1.06 478	0.99 521	0.97 524	1.67 517	0.63 457	1.64 522	1.59 512	1.06 456	1.18 426	1.31 465	0.79 432	1.55 504	0.97 469	0.49 509	0.22 423	0.45 497	0.40 495	0.45 490	0.37 473

Ntro	1.09 497	0.97 525	0.91 464	1.44 534	1.19 533	1.69 518	0.80 493	1.35 488	1.25 481	1.00 434	1.29 447	1.31 465	0.97 474	1.26 484	0.84 434	0.84 528	0.43 518	1.36 533	0.50 518	1.56 533	0.78 524

stereogan	0.80 454	0.31 390	0.71 418	0.59 477	0.50 482	1.72 519	0.48 394	1.35 488	1.37 493	1.00 434	1.46 478	1.56 499	0.95 472	1.29 487	0.84 434	0.28 435	0.29 472	0.29 446	0.25 431	0.38 472	0.38 479

SAMSARA	1.07 495	0.65 499	1.19 494	1.06 526	0.90 518	1.76 520	1.76 549	1.46 504	1.44 501	1.51 500	1.16 422	2.00 516	1.14 490	1.48 502	1.31 502	0.39 492	0.44 520	0.35 470	0.38 489	0.49 498	0.49 511

ACVNet_1	1.46 519	1.33 535	1.12 485	1.91 543	1.62 538	1.83 521	0.98 510	2.00 532	1.85 522	1.39 496	1.53 483	2.32 522	1.53 513	1.34 493	1.11 486	1.30 541	0.50 525	2.06 546	0.58 524	1.93 544	0.95 534

ACVNet-4b	1.35 514	1.31 534	1.10 482	1.90 542	1.59 537	1.92 522	0.77 489	1.52 515	1.62 516	1.05 453	1.60 488	2.11 518	0.94 469	1.64 513	0.77 423	1.30 541	0.35 500	2.03 544	0.67 528	1.88 542	0.84 527

MFN_U_SF_RVC	1.09 497	0.59 491	1.97 529	0.67 502	0.44 463	1.93 523	0.60 450	1.85 528	1.36 491	1.61 506	1.54 484	1.95 515	1.37 507	1.64 513	1.73 512	0.40 496	0.37 503	0.45 497	0.48 513	0.44 486	0.44 495

AnyNet_C01	1.56 522	1.05 527	7.45 552	0.64 491	0.54 493	1.99 524	1.38 537	1.43 502	1.36 491	1.63 509	1.92 504	1.84 509	1.33 506	2.40 537	4.03 541	0.33 471	0.32 490	0.32 461	0.34 481	0.44 486	0.45 499

ELAS_RVC	1.60 524	0.61 494	1.01 475	0.70 508	0.56 498	2.00 525	1.89 552	1.96 530	2.65 537	3.33 549	3.26 533	3.03 530	3.41 552	2.49 539	2.09 523	0.52 513	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 508	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	0.95 480	0.46 463	1.04 476	0.64 491	0.48 478	2.12 526	0.64 459	1.01 365	0.87 343	1.75 514	2.82 530	1.30 464	1.64 522	1.06 455	0.96 468	0.36 486	0.29 472	0.35 470	0.25 431	0.45 490	0.42 488

ACVNet_2	1.65 527	1.27 533	1.41 516	1.75 538	1.62 538	2.22 527	1.20 524	2.30 536	2.62 536	1.78 515	2.56 520	3.03 530	1.61 519	1.54 503	1.12 490	1.06 536	0.58 529	1.82 538	0.70 530	1.82 538	0.96 535

IMH-64-1	1.86 529	1.62 543	1.16 488	2.20 546	1.89 546	2.33 528	1.30 531	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 528	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 545	1.17 545

IMH-64	1.86 529	1.62 543	1.16 488	2.20 546	1.89 546	2.33 528	1.30 531	2.89 540	2.29 531	1.66 510	2.80 528	2.49 525	1.61 519	2.10 531	1.78 516	1.60 546	0.74 535	2.43 550	1.02 543	2.12 545	1.17 545

MDST_ROB	0.91 476	0.27 350	0.85 453	0.63 490	0.41 445	2.53 530	0.71 483	1.60 519	1.13 457	2.83 540	1.73 495	0.97 400	0.69 386	1.61 509	0.73 414	0.25 406	0.22 423	0.32 461	0.28 455	0.25 400	0.24 397

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 487	0.57 489	1.51 520	0.67 502	0.50 482	2.57 531	1.66 545	1.20 444	1.43 499	1.38 495	1.57 486	1.33 473	0.92 463	1.64 513	0.88 447	0.37 489	0.39 509	0.46 500	0.60 525	0.41 481	0.40 484

WAO-6	2.04 536	1.50 539	1.16 488	1.70 537	1.67 542	2.69 532	1.44 541	3.06 542	3.63 548	1.98 522	3.27 534	3.54 541	2.07 535	2.36 536	2.22 527	1.31 543	0.91 546	2.04 545	1.22 552	1.73 537	1.27 549

Dean	1.98 533	1.36 536	1.36 513	2.12 545	1.81 545	2.74 533	1.36 536	3.37 549	3.80 549	2.08 524	3.32 536	3.21 535	1.82 526	1.71 517	1.67 510	1.27 538	0.77 541	1.99 540	0.90 537	1.86 539	1.03 540

LVE	2.12 538	1.44 537	1.36 513	1.99 544	1.78 543	2.75 534	1.79 550	2.82 539	3.95 550	1.90 520	4.33 551	3.52 540	1.81 525	2.24 534	1.74 513	1.74 550	0.87 544	2.06 546	1.13 548	1.91 543	1.35 550

MADNet+	2.23 539	2.43 554	10.85 556	1.22 530	0.91 520	2.76 535	1.40 538	2.12 534	1.67 518	1.32 491	1.74 497	1.86 512	1.74 524	6.25 556	4.41 545	0.65 521	0.64 530	0.58 517	0.54 522	0.80 520	0.76 523

RTS	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 496	0.57 501	2.77 536	1.40 538	1.39 495	2.26 529	1.89 518	2.56 520	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 542	0.31 452	0.22 423	0.29 446	0.29 461	0.40 475	0.37 473

RTSA	1.98 533	0.96 522	11.36 557	0.65 496	0.57 501	2.77 536	1.40 538	1.39 495	2.26 529	1.89 518	2.56 520	1.32 470	1.25 501	5.20 554	4.05 542	0.31 452	0.22 423	0.29 446	0.29 461	0.40 475	0.37 473

WAO-7	1.90 531	1.20 530	1.35 509	1.27 531	1.06 532	2.84 538	1.56 544	3.23 545	3.06 543	2.23 529	3.33 537	3.17 534	2.28 537	3.12 542	2.21 525	1.02 535	0.91 546	1.06 530	1.03 545	1.04 528	0.97 538

PWCK	1.92 532	1.66 546	3.12 539	1.65 536	0.91 520	2.84 538	2.26 555	2.10 533	2.41 535	2.36 532	2.31 512	2.22 519	1.82 526	3.43 545	2.03 522	1.61 548	0.71 534	1.51 534	0.82 535	1.69 535	0.91 531

KSHMR	2.57 540	1.93 549	1.69 522	2.63 555	2.42 554	2.86 540	2.07 553	3.27 547	6.50 554	2.49 535	3.36 539	3.41 539	1.92 530	2.49 539	1.94 519	2.13 555	1.40 556	2.79 559	1.50 555	2.73 553	1.77 553

DPSimNet_ROB	3.58 549	2.45 555	8.57 553	2.53 551	2.37 553	2.88 541	3.77 560	3.14 544	3.23 544	4.71 557	3.86 544	4.68 544	4.87 557	4.07 552	5.62 549	2.33 558	2.33 559	2.47 553	2.52 559	2.51 552	2.64 559

notaker	2.76 541	2.29 553	1.80 526	2.96 557	2.58 558	2.90 542	1.75 548	3.24 546	3.05 542	2.78 539	4.24 550	6.15 555	2.51 540	3.34 544	2.75 533	2.31 557	1.18 554	3.00 560	1.65 556	2.84 556	1.97 554

IMH	2.04 536	1.62 543	1.20 497	2.20 546	1.89 546	2.91 543	1.30 531	3.11 543	3.03 541	1.81 516	3.35 538	3.03 530	1.90 529	2.48 538	1.80 518	1.66 549	0.77 541	2.45 552	1.04 546	2.15 547	1.19 548

ELAS	1.63 526	0.61 494	0.95 466	0.68 505	0.55 495	3.01 544	1.55 543	2.39 537	2.33 533	3.64 551	3.89 545	2.75 528	2.90 546	2.15 533	2.27 530	0.52 513	0.45 521	0.50 510	0.48 513	0.54 508	0.52 514
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LRCNet_RVC	21.24 570	31.15 575	21.41 564	28.98 572	23.82 570	3.13 545	0.60 450	20.96 573	1.59 512	25.58 573	28.15 575	21.99 573	14.79 563	21.94 574	16.41 564	28.89 578	14.87 572	33.53 574	31.28 574	29.51 576	26.16 574

SDNR	0.86 467	0.37 424	1.47 518	0.40 219	0.38 429	3.38 546	0.33 204	0.90 320	0.98 402	0.99 429	2.09 511	0.59 231	0.71 403	1.29 487	0.70 406	0.51 512	0.56 527	0.36 475	0.26 444	0.43 485	0.46 500

U	0.45 269	0.16 39	0.32 64	0.40 219	0.71 515	3.55 547	0.20 19	0.41 56	0.38 105	0.26 30	0.23 18	0.24 41	0.22 44	0.26 1	0.22 25	0.15 160	0.09 24	0.88 525	0.13 137	0.13 79	0.11 66

HanzoNet	6.76 560	2.45 555	4.22 546	3.19 559	2.94 560	3.62 548	2.28 556	4.79 558	7.20 555	14.00 568	13.19 567	17.49 568	22.30 573	13.25 565	6.19 551	4.20 562	1.93 558	3.10 561	2.56 560	3.35 558	2.88 561

UNDER WATER	3.46 547	2.07 551	3.64 543	3.09 558	2.48 555	3.75 549	2.42 557	3.31 548	13.77 563	2.90 545	2.95 531	5.84 551	3.69 553	3.69 548	3.48 540	2.07 554	1.11 553	2.70 557	1.40 553	2.84 556	1.98 555

ktn	2.98 545	2.25 552	1.73 524	2.84 556	2.53 557	3.76 550	2.15 554	3.70 551	5.47 553	2.75 538	5.17 558	5.94 553	2.48 539	3.23 543	2.46 531	2.34 559	1.44 557	2.78 558	2.03 558	2.45 551	2.01 556

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 512	0.87 516	1.76 525	0.86 516	0.56 498	4.29 551	1.79 550	1.50 509	1.98 524	1.61 506	1.85 502	1.84 509	1.41 509	1.89 523	1.36 503	0.48 507	0.40 511	0.56 514	0.57 523	0.69 518	0.48 508

MADNet++	4.03 550	2.70 559	3.44 542	3.72 562	3.44 561	4.44 552	3.52 559	3.95 553	3.61 547	4.46 553	4.98 556	4.10 542	4.58 556	7.00 559	5.89 550	3.74 561	3.67 562	3.27 562	2.71 561	3.70 561	3.66 562

WAO-8	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 539	1.63 540	5.23 553	1.22 527	4.58 555	12.56 561	2.84 541	4.07 549	4.83 546	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 539	1.15 543

Venus	2.92 543	1.55 541	1.35 509	1.79 539	1.63 540	5.23 553	1.22 527	4.58 555	12.56 561	2.84 541	4.06 548	4.83 546	2.72 544	3.49 546	2.25 528	1.27 538	0.91 546	1.99 540	1.15 550	1.86 539	1.15 543

UNDER WATER-64	3.53 548	2.01 550	3.94 544	3.22 560	2.49 556	5.41 555	2.60 558	3.43 550	12.41 560	3.03 546	2.68 526	6.07 554	4.04 554	3.79 550	3.33 536	2.02 553	1.24 555	2.63 555	1.46 554	2.78 554	2.08 557

TorneroNet-64	3.44 546	1.86 547	1.42 517	2.58 554	2.28 552	6.87 556	1.68 546	4.70 557	12.03 558	2.31 531	5.59 559	8.25 558	2.55 541	3.97 551	2.73 532	1.81 551	0.74 535	2.57 554	1.07 547	2.35 549	1.44 551

MANE	4.13 552	0.51 474	0.64 383	0.66 499	0.56 498	6.89 557	0.99 512	7.55 560	12.04 559	6.68 561	8.57 562	10.69 561	9.45 560	7.59 561	6.39 552	0.49 509	0.43 518	0.48 505	0.98 541	0.49 498	0.48 508

SGM-ForestM	4.04 551	0.32 394	0.46 253	0.43 310	0.27 283	7.50 558	1.45 542	3.84 552	4.24 551	8.19 562	6.76 560	19.00 570	9.08 559	10.74 564	6.62 553	0.31 452	0.33 496	0.32 461	0.32 476	0.29 423	0.29 431

JetBlue	2.78 542	1.26 532	7.04 551	1.16 528	1.48 536	8.00 559	6.02 561	2.60 538	1.92 523	2.12 526	2.64 524	3.34 538	3.05 548	6.49 557	3.39 537	0.78 527	0.76 540	0.75 520	0.76 532	0.97 527	1.18 547

DPSMNet_ROB	12.08 564	8.00 563	21.00 563	8.97 565	16.79 565	10.67 560	30.89 570	9.02 563	15.17 566	6.51 560	15.41 571	9.04 559	14.85 564	9.27 563	21.67 568	4.58 564	8.57 566	5.09 567	9.29 568	5.90 563	10.95 567

DGTPSM_ROB	12.07 563	8.00 563	20.99 562	8.93 564	16.78 564	10.67 560	30.87 569	9.01 562	15.16 565	6.50 559	15.41 571	9.04 559	14.85 564	9.25 562	21.67 568	4.57 563	8.57 566	5.08 565	9.28 567	5.90 563	10.95 567

tt	6.20 558	0.20 157	5.89 549	3.55 561	2.07 549	11.26 562	19.21 565	11.74 564	5.46 552	2.69 537	2.04 510	4.87 549	6.25 558	3.70 549	7.09 555	8.32 567	11.17 571	4.93 564	5.41 566	5.74 562	2.37 558

xyz-stereo	4.23 553	0.17 61	61.76 579	0.34 58	0.16 7	12.16 563	0.37 275	0.58 128	0.68 225	1.01 439	3.36 539	0.77 335	0.82 440	1.21 478	0.40 274	0.12 32	0.10 53	0.16 144	0.11 77	0.13 79	0.10 28

JetRed	5.27 557	5.84 562	12.81 560	2.36 550	2.83 559	12.23 564	10.50 564	4.46 554	3.60 546	3.86 552	3.83 543	4.85 548	4.18 555	6.78 558	11.96 560	2.17 556	2.96 561	2.18 548	1.97 557	3.38 559	2.68 560

TCMNet-wrong-test	8.97 561	10.42 566	8.74 554	19.56 567	17.61 566	12.53 565	9.01 563	13.59 566	2.18 528	4.64 555	5.11 557	14.63 564	11.09 562	7.19 560	9.73 557	5.56 566	0.89 545	3.77 563	3.11 562	10.34 566	9.80 565

TorneroNet	4.53 555	1.89 548	1.48 519	2.55 552	2.27 551	13.78 566	1.69 547	4.84 559	23.73 575	2.89 544	7.70 561	7.06 557	2.69 543	4.26 553	3.42 538	1.84 552	0.77 541	2.68 556	1.13 548	2.42 550	1.47 552

HaxPig	31.96 571	37.24 577	34.27 571	24.37 571	24.88 571	18.26 567	19.86 566	20.64 572	28.52 576	35.97 578	38.75 578	25.57 574	28.72 576	33.88 576	34.39 576	35.94 579	38.87 579	37.80 575	40.48 575	39.68 577	41.15 579

USTest	12.99 565	14.18 567	20.00 561	16.24 566	14.97 563	20.80 568	31.95 571	16.20 568	10.91 557	8.79 563	9.48 563	13.94 563	10.50 561	16.11 566	21.44 567	3.17 560	4.82 563	5.08 565	5.36 565	8.81 565	7.13 564

Anonymous_1	33.25 572	18.26 568	23.92 565	20.54 568	21.28 569	25.59 569	35.94 572	22.01 576	15.57 567	13.33 565	13.49 568	18.08 569	15.29 566	20.36 567	24.60 570	16.28 574	8.84 568	66.59 578	118.00 578	155.73 581	11.23 569

DPSM_ROB	17.78 567	18.63 569	24.31 569	20.90 569	19.47 567	25.97 570	36.21 573	21.23 574	16.24 568	13.38 566	14.06 569	19.18 571	16.30 567	20.78 568	25.67 571	9.38 569	9.23 569	9.49 569	9.82 569	13.51 568	11.91 570

DPSM	17.78 567	18.63 569	24.31 569	20.90 569	19.47 567	25.97 570	36.21 573	21.23 574	16.24 568	13.38 566	14.06 569	19.18 571	16.30 567	20.78 568	25.67 571	9.38 569	9.23 569	9.49 569	9.82 569	13.51 568	11.91 570

MEDIAN_ROB	37.38 578	40.85 582	40.60 574	32.31 573	31.85 572	27.20 572	24.55 567	29.10 577	33.19 580	42.09 580	41.76 580	33.35 575	34.39 580	39.78 578	37.07 577	43.64 581	44.10 581	44.12 577	43.40 577	41.51 579	42.76 581

xxxxx1	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 578	64.63 578	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 565	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 571	18.50 574	111.26 579	133.37 579	29.24 573	39.73 576

tt_ll	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 578	64.63 578	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 565	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 571	18.50 574	111.26 579	133.37 579	29.24 573	39.73 576

ff	36.64 575	19.51 571	24.21 566	61.66 578	64.63 578	27.28 573	40.10 575	20.25 569	18.63 571	14.07 569	12.97 564	17.26 565	17.36 569	21.70 571	27.93 573	13.18 571	18.50 574	111.26 579	133.37 579	29.24 573	39.73 576

AVERAGE_ROB	37.58 579	40.13 581	40.15 573	34.81 574	33.82 573	28.55 576	25.10 568	32.02 578	34.06 581	41.28 579	40.66 579	34.46 576	34.81 581	39.18 577	37.57 578	42.78 580	43.44 580	43.82 576	43.03 576	40.47 578	41.51 580

BEATNet-Init1	15.13 566	0.82 514	50.86 578	0.72 511	0.53 490	38.10 577	7.03 562	11.83 565	14.25 564	29.78 577	30.17 577	48.21 580	22.64 574	26.78 575	18.11 565	0.42 500	0.38 505	0.47 501	0.46 506	0.51 501	0.48 508

CasAABBNet	35.74 573	37.43 578	48.72 576	42.22 575	39.20 574	52.24 578	73.12 580	42.61 579	32.62 578	26.78 574	27.95 573	38.58 577	32.60 577	41.67 579	51.65 580	18.74 575	18.57 577	19.15 572	19.77 572	27.20 570	23.98 572

Selective-RAFT-Error	35.84 574	37.49 579	48.83 577	42.26 576	39.24 575	52.30 579	73.09 579	42.66 580	32.61 577	26.80 575	28.30 576	38.84 579	33.51 579	41.68 580	51.59 579	18.82 576	18.58 578	19.17 573	19.80 573	27.28 571	24.05 573

LSM0	38.95 580	37.60 580	48.58 575	43.57 577	91.06 581	52.57 580	72.57 578	43.17 581	32.63 579	26.97 576	27.97 574	38.65 578	32.94 578	41.86 581	51.78 581	18.89 577	18.41 573	19.13 571	19.63 571	27.29 572	33.77 575

PML	40.80 581	29.24 574	11.87 559	7.20 563	14.47 562	92.13 581	213.69 582	7.63 561	23.35 574	74.72 581	190.14 582	50.17 581	26.15 575	21.39 570	12.70 561	8.76 568	2.92 560	8.45 568	3.25 563	13.26 567	4.42 563

test_example2	176.61 582	205.14 583	198.86 582	188.60 582	190.98 582	152.67 582	170.61 581	94.86 582	123.55 582	178.88 582	179.48 581	158.94 582	141.34 582	192.61 582	198.96 582	203.76 582	236.37 582	164.13 582	173.55 582	218.58 582	160.41 582

ccccc		429.19 584		507.10 583	501.20 583	356.95 583		380.82 583		334.51 583		372.86 583		499.17 583		561.44 583	431.22 583	334.28 583	290.86 583	540.88 583

ASD4		8.86 565

Low-res two-view benchmark