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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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