Low-res two-view results

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

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

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

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

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

U	9.45 557	0.21 26	0.58 131	0.47 113	53.11 575	61.27 580	0.24 28	0.70 51	0.52 78	0.36 29	0.28 12	0.29 26	0.35 58	0.33 1	0.26 17	0.19 181	0.11 28	60.50 577	8.88 565	0.17 89	0.13 37

FoundationStereo	0.24 1	0.21 26	0.36 3	0.38 22	0.22 16	0.32 12	0.22 15	0.39 1	0.23 5	0.30 13	0.25 7	0.30 31	0.33 43	0.34 2	0.26 17	0.16 58	0.12 52	0.15 21	0.11 8	0.13 6	0.12 10

S2M2	0.34 38	0.28 174	0.45 49	0.40 37	0.30 149	0.31 11	0.16 1	0.60 24	0.64 107	0.31 14	0.48 54	0.47 78	0.34 50	0.38 3	0.32 65	0.25 338	0.22 381	0.20 166	0.22 312	0.25 309	0.22 278

IGEV-Stereo++	0.30 13	0.20 8	0.40 16	0.46 102	0.30 149	0.33 13	0.22 15	0.75 63	0.45 49	0.32 17	0.41 24	0.32 34	0.48 139	0.38 3	0.27 21	0.15 37	0.11 28	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.13 37

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 47	0.23 58	0.54 101	0.50 166	0.28 110	0.36 20	0.22 15	1.02 168	0.39 30	0.42 54	0.64 103	0.36 45	0.51 156	0.39 5	0.29 33	0.18 140	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.18 119	0.18 172

CroCo-Stereo	0.40 68	0.31 262	0.73 233	0.58 308	0.27 86	0.26 3	0.33 88	0.95 143	0.81 168	0.42 54	0.47 51	0.65 159	0.47 128	0.39 5	0.34 95	0.18 140	0.15 218	0.16 51	0.14 90	0.19 159	0.16 122
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
4.5_new	0.29 9	0.25 103	0.41 21	0.36 4	0.23 22	0.52 121	0.36 126	0.56 11	0.34 21	0.45 71	0.42 25	0.27 16	0.25 11	0.40 7	0.24 5	0.13 20	0.10 9	0.15 21	0.13 63	0.16 60	0.12 10

4.5w-stereo	0.29 9	0.25 103	0.41 21	0.36 4	0.23 22	0.52 121	0.36 126	0.56 11	0.34 21	0.45 71	0.42 25	0.27 16	0.25 11	0.40 7	0.24 5	0.13 20	0.10 9	0.15 21	0.13 63	0.16 60	0.12 10

water-stereo	0.39 60	0.20 8	0.48 64	0.44 82	0.27 86	0.50 100	0.26 39	0.92 124	0.51 71	0.53 108	0.78 140	0.55 118	0.49 147	0.42 9	0.42 175	0.16 58	0.15 218	0.17 76	0.15 106	0.16 60	0.15 93

IGEV	0.28 6	0.18 1	0.39 14	0.37 8	0.31 175	0.45 59	0.21 11	0.59 17	0.40 36	0.31 14	0.43 34	0.26 13	0.21 2	0.43 10	0.25 10	0.13 20	0.12 52	0.16 51	0.13 63	0.12 1	0.12 10

RAStereo	0.34 38	0.21 26	0.66 175	0.47 113	0.27 86	0.26 3	0.29 57	0.69 47	0.63 103	0.32 17	0.42 25	0.45 68	0.31 35	0.45 11	0.34 95	0.17 101	0.15 218	0.19 131	0.15 106	0.18 119	0.13 37

CAS	0.63 224	0.18 1	0.37 5	2.27 535	0.84 487	0.57 158	0.54 310	0.79 78	0.62 100	0.48 88	0.70 120	0.36 45	0.26 16	0.45 11	0.35 105	2.24 536	0.10 9	0.14 1	0.09 1	0.15 40	1.06 525

4.25_new	0.30 13	0.26 124	0.44 36	0.38 22	0.26 62	0.49 86	0.40 172	0.59 17	0.31 14	0.38 38	0.42 25	0.27 16	0.34 50	0.46 13	0.31 60	0.12 5	0.09 1	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.12 10

4.5w_new	0.30 13	0.26 124	0.44 36	0.38 22	0.26 62	0.49 86	0.40 172	0.59 17	0.31 14	0.38 38	0.42 25	0.27 16	0.34 50	0.46 13	0.31 60	0.12 5	0.09 1	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.12 10

4.25w-stereo	0.30 13	0.26 124	0.44 36	0.38 22	0.26 62	0.49 86	0.40 172	0.59 17	0.32 18	0.38 38	0.42 25	0.27 16	0.34 50	0.46 13	0.31 60	0.12 5	0.09 1	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.12 10

3w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.52 90	0.40 37	0.21 9	0.53 132	0.54 310	0.65 34	0.46 55	0.44 63	0.48 54	0.23 3	0.45 112	0.46 13	0.29 33	0.12 5	0.10 9	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.15 93

2w_stereo	0.32 25	0.24 76	0.45 49	0.39 30	0.22 16	0.46 64	0.47 255	0.69 47	0.42 42	0.43 59	0.50 65	0.24 6	0.45 112	0.47 17	0.29 33	0.12 5	0.10 9	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.13 37

GCAP-Stereo	0.40 68	0.28 174	0.68 184	0.47 113	0.25 56	0.53 132	0.32 81	0.82 94	0.58 90	0.65 134	0.69 116	0.58 133	0.42 93	0.47 17	0.29 33	0.17 101	0.14 161	0.17 76	0.13 63	0.17 89	0.14 63

XX-TBD	0.46 110	0.70 481	0.35 1	0.79 462	0.25 56	0.58 161	0.26 39	0.69 47	1.27 390	0.76 151	1.00 197	0.45 68	0.33 43	0.47 17	0.37 127	0.19 181	0.15 218	0.15 21	0.11 8	0.17 89	0.14 63

Pointernet	0.37 52	0.20 8	0.57 125	0.43 59	0.28 110	0.51 117	0.27 46	0.93 131	0.61 98	0.47 78	0.63 100	0.49 91	0.38 80	0.49 20	0.33 78	0.17 101	0.13 110	0.14 1	0.11 8	0.13 6	0.12 10

LG-Stereo	0.34 38	0.25 103	0.78 278	0.47 113	0.26 62	0.37 22	0.30 67	0.71 55	0.52 78	0.36 29	0.57 87	0.29 26	0.21 2	0.50 21	0.36 115	0.13 20	0.13 110	0.20 166	0.18 185	0.18 119	0.12 10

IGEV++	0.40 68	0.22 47	0.51 83	0.52 217	0.29 127	0.45 59	0.25 29	1.65 358	0.46 55	0.37 32	0.57 87	0.46 71	0.45 112	0.50 21	0.38 138	0.19 181	0.12 52	0.16 51	0.13 63	0.16 60	0.15 93

castereo	0.41 75	0.22 47	0.46 59	0.44 82	0.30 149	0.61 180	0.56 336	0.97 151	0.80 165	0.38 38	0.69 116	0.45 68	0.69 240	0.51 23	0.30 43	0.16 58	0.11 28	0.16 51	0.13 63	0.16 60	0.12 10

GIP-stereo	0.34 38	0.23 58	0.45 49	0.50 166	0.36 246	0.38 25	0.23 23	0.78 73	0.52 78	0.34 23	0.51 68	0.46 71	0.38 80	0.51 23	0.27 21	0.20 213	0.12 52	0.16 51	0.12 40	0.16 60	0.14 63

test_for_model	1.30 456	3.71 559	0.58 131	3.22 549	2.84 549	0.59 166	0.33 88	1.40 291	0.83 174	1.42 423	0.61 95	0.52 108	0.37 74	0.51 23	0.33 78	2.46 537	0.15 218	0.16 51	0.11 8	4.39 559	1.50 532

asda	0.30 13	0.24 76	0.42 29	0.38 22	0.23 22	0.43 50	0.34 100	0.58 16	0.37 27	0.38 38	0.42 25	0.27 16	0.34 50	0.52 26	0.30 43	0.11 1	0.09 1	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.12 10

testlalala2	0.58 198	0.27 152	0.68 184	1.72 529	1.27 525	0.68 229	0.42 192	0.93 131	0.70 134	0.90 189	0.93 174	0.76 189	0.34 50	0.52 26	0.40 153	0.18 140	0.15 218	0.17 76	0.13 63	0.17 89	0.17 147

MaDis-Stereo	0.36 47	0.25 103	0.58 131	0.44 82	0.34 232	0.30 10	0.30 67	0.72 56	0.50 62	0.37 32	0.36 20	0.58 133	0.49 147	0.52 26	0.36 115	0.19 181	0.16 257	0.19 131	0.15 106	0.18 119	0.14 63

AEACV	0.37 52	0.24 76	0.52 90	0.47 113	0.51 374	0.37 22	0.38 149	0.65 34	0.53 82	0.42 54	0.56 84	0.46 71	0.60 205	0.53 29	0.30 43	0.16 58	0.13 110	0.18 110	0.15 106	0.17 89	0.14 63

CREStereo++_RVC	0.47 117	0.21 26	0.38 8	0.45 95	0.38 278	0.45 59	0.25 29	0.75 63	1.29 399	0.80 164	1.21 299	0.47 78	0.37 74	0.53 29	0.44 188	0.16 58	0.11 28	0.15 21	0.80 523	0.18 119	0.11 2
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
trnet	0.39 60	0.21 26	0.37 5	0.36 4	0.20 3	0.53 132	0.29 57	0.78 73	1.12 296	0.59 124	0.71 123	0.53 113	0.42 93	0.54 31	0.34 95	0.18 140	0.13 110	0.15 21	0.10 2	0.14 20	0.13 37

CASnet	0.41 75	0.25 103	0.48 64	0.50 166	0.20 3	0.50 100	0.36 126	0.81 91	0.80 165	0.83 174	0.68 112	0.48 83	0.31 35	0.54 31	0.32 65	0.18 140	0.12 52	0.27 361	0.22 312	0.23 282	0.14 63
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.45 103	0.28 174	0.59 138	0.42 52	0.39 288	0.71 246	0.39 164	1.08 208	0.45 49	1.24 340	0.80 151	0.61 145	0.36 69	0.54 31	0.33 78	0.20 213	0.13 110	0.18 110	0.12 40	0.15 40	0.15 93

TANstereo	0.44 95	0.21 26	0.44 36	0.41 45	0.21 9	0.65 210	0.26 39	0.79 78	0.83 174	0.93 197	0.98 191	0.51 101	0.46 119	0.54 31	0.35 105	0.18 140	0.24 402	0.16 51	0.13 63	0.16 60	0.26 348

CREStereo	0.39 60	0.21 26	0.38 8	0.34 1	0.22 16	0.53 132	0.29 57	0.77 69	1.11 292	0.58 116	0.71 123	0.51 101	0.41 89	0.54 31	0.34 95	0.18 140	0.13 110	0.15 21	0.10 2	0.14 20	0.14 63
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
LGtest1	0.27 3	0.21 26	0.44 36	0.41 45	0.21 9	0.42 41	0.19 5	0.56 11	0.26 8	0.29 10	0.24 6	0.29 26	0.29 26	0.55 36	0.25 10	0.18 140	0.12 52	0.16 51	0.12 40	0.14 20	0.13 37

MonSter	0.28 6	0.18 1	0.39 14	0.36 4	0.21 9	0.55 148	0.31 74	0.55 10	0.43 44	0.28 7	0.29 13	0.23 3	0.21 2	0.56 37	0.25 10	0.11 1	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.11 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 270	3.18 556	2.55 515	0.39 30	0.23 22	0.44 56	0.23 23	0.63 28	0.42 42	0.44 63	0.44 38	0.34 41	0.28 22	0.56 37	0.29 33	1.35 530	0.10 9	0.22 229	0.19 207	0.46 462	1.31 529

LoS_RVC	0.42 78	0.26 124	0.40 16	0.44 82	0.82 485	0.51 117	0.44 224	0.64 30	0.41 39	0.44 63	0.78 140	0.44 60	0.47 128	0.56 37	0.36 115	0.13 20	0.12 52	0.14 1	0.10 2	0.13 6	0.84 513

CES	0.48 123	0.20 8	0.37 5	0.39 30	1.39 527	0.55 148	0.35 110	0.98 155	0.66 124	0.44 63	0.66 105	0.35 43	0.27 18	0.56 37	0.33 78	0.15 37	0.13 110	0.15 21	0.10 2	0.19 159	1.46 531

CroCo-Stereo Lap2	0.44 95	0.34 323	0.77 270	0.61 346	0.79 476	0.28 8	0.35 110	0.75 63	0.71 139	0.38 38	0.50 65	0.72 181	0.55 178	0.57 41	0.47 222	0.17 101	0.18 307	0.19 131	0.16 148	0.21 234	0.20 244

UniTT-Stereo	0.36 47	0.23 58	0.59 138	0.48 139	0.36 246	0.40 30	0.32 81	0.53 7	0.49 59	0.54 111	0.55 81	0.36 45	0.31 35	0.58 42	0.51 245	0.20 213	0.15 218	0.17 76	0.15 106	0.19 159	0.15 93

4w-stereo	0.30 13	0.24 76	0.44 36	0.37 8	0.23 22	0.46 64	0.27 46	0.63 28	0.31 14	0.41 48	0.44 38	0.27 16	0.36 69	0.59 43	0.30 43	0.11 1	0.09 1	0.15 21	0.12 40	0.13 6	0.12 10

rvit_stereo_0080	0.44 95	0.32 278	0.71 215	0.47 113	0.36 246	0.42 41	0.55 328	0.82 94	0.68 129	0.50 102	0.60 93	0.55 118	0.47 128	0.59 43	0.44 188	0.26 360	0.21 363	0.20 166	0.20 239	0.31 384	0.19 212

AE-Stereo	0.49 129	0.27 152	0.67 180	0.60 332	0.39 288	0.67 222	0.46 248	1.18 236	1.09 283	0.47 78	0.75 134	0.69 173	0.47 128	0.59 43	0.40 153	0.16 58	0.15 218	0.21 201	0.20 239	0.19 159	0.15 93

whm_eth	0.44 95	0.32 278	0.71 215	0.47 113	0.36 246	0.42 41	0.55 328	0.82 94	0.68 129	0.50 102	0.60 93	0.55 118	0.47 128	0.59 43	0.44 188	0.26 360	0.21 363	0.20 166	0.20 239	0.31 384	0.19 212

RCA-Stereo	0.50 133	0.23 58	0.58 131	0.48 139	0.33 215	0.55 148	0.45 241	0.97 151	1.38 440	0.68 138	1.05 226	0.63 153	0.80 287	0.59 43	0.32 65	0.17 101	0.12 52	0.17 76	0.14 90	0.16 60	0.14 63

GMOStereo	0.53 146	0.26 124	0.65 168	0.50 166	0.29 127	0.52 121	0.43 211	0.89 114	0.96 217	1.41 417	1.14 268	0.85 227	0.56 183	0.59 43	0.38 138	0.16 58	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.20 193	0.15 93

error version	0.53 146	0.26 124	0.65 168	0.50 166	0.29 127	0.52 121	0.43 211	0.89 114	0.96 217	1.41 417	1.14 268	0.85 227	0.56 183	0.59 43	0.38 138	0.16 58	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.20 193	0.15 93

test-v	0.53 146	0.26 124	0.65 168	0.50 166	0.29 127	0.52 121	0.43 211	0.89 114	0.96 217	1.41 417	1.14 268	0.85 227	0.56 183	0.59 43	0.38 138	0.16 58	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.20 193	0.15 93

AnonymousM	0.59 204	1.11 514	0.41 21	0.44 82	0.32 194	0.43 50	0.47 255	1.05 187	0.64 107	0.98 213	0.63 100	0.67 166	0.43 100	0.59 43	0.41 164	0.20 213	0.15 218	1.84 534	0.84 525	0.14 20	0.13 37

test-2	0.53 146	0.26 124	0.65 168	0.50 166	0.29 127	0.52 121	0.43 211	0.89 114	0.96 217	1.41 417	1.14 268	0.85 227	0.56 183	0.59 43	0.38 138	0.16 58	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.20 193	0.15 93

sAnonymous2	0.55 176	0.56 445	1.46 461	0.60 332	0.51 374	0.48 74	0.52 296	0.79 78	0.68 129	0.50 102	0.67 109	0.46 71	0.62 219	0.59 43	0.40 153	0.22 272	0.17 286	0.22 229	0.21 283	0.86 509	0.56 483

CroCo_RVC	0.55 176	0.56 445	1.46 461	0.60 332	0.51 374	0.48 74	0.52 296	0.79 78	0.68 129	0.50 102	0.67 109	0.46 71	0.62 219	0.59 43	0.40 153	0.22 272	0.17 286	0.22 229	0.21 283	0.86 509	0.56 483

MLG-Stereo_test3	0.28 6	0.18 1	0.42 29	0.40 37	0.23 22	0.47 68	0.19 5	0.61 25	0.29 11	0.35 24	0.21 2	0.35 43	0.21 2	0.60 55	0.25 10	0.15 37	0.11 28	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.13 37

WCG-NET	0.42 78	0.21 26	0.54 101	0.40 37	0.25 56	0.47 68	0.32 81	0.73 58	1.15 323	0.76 151	0.73 128	0.58 133	0.45 112	0.60 55	0.34 95	0.15 37	0.11 28	0.16 51	0.14 90	0.15 40	0.13 37

LoS	0.40 68	0.21 26	0.44 36	0.37 8	0.22 16	0.50 100	0.40 172	1.00 161	0.94 210	0.48 88	0.66 105	0.48 83	0.40 86	0.60 55	0.37 127	0.18 140	0.14 161	0.16 51	0.11 8	0.14 20	0.14 63
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-1	0.52 136	0.26 124	1.04 383	0.56 286	0.32 194	0.61 180	0.38 149	1.10 213	0.91 200	0.78 159	1.01 203	0.77 192	0.52 161	0.60 55	0.42 175	0.17 101	0.14 161	0.20 166	0.17 168	0.20 193	0.23 298

aw	0.32 25	0.21 26	0.45 49	0.38 22	0.23 22	0.52 121	0.34 100	0.65 34	0.39 30	0.47 78	0.45 43	0.32 34	0.35 58	0.61 59	0.27 21	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

ml1-stereo	0.32 25	0.21 26	0.45 49	0.37 8	0.23 22	0.52 121	0.34 100	0.65 34	0.39 30	0.47 78	0.45 43	0.32 34	0.35 58	0.61 59	0.27 21	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w_new	0.32 25	0.21 26	0.45 49	0.38 22	0.23 22	0.52 121	0.34 100	0.65 34	0.39 30	0.47 78	0.45 43	0.32 34	0.35 58	0.61 59	0.27 21	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

3.25w	0.32 25	0.21 26	0.45 49	0.37 8	0.23 22	0.52 121	0.34 100	0.65 34	0.39 30	0.47 78	0.45 43	0.32 34	0.35 58	0.61 59	0.27 21	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.12 1	0.12 10

asd	0.30 13	0.21 26	0.41 21	0.39 30	0.24 40	0.47 68	0.30 67	0.69 47	0.30 12	0.41 48	0.39 22	0.28 25	0.33 43	0.62 63	0.27 21	0.13 20	0.09 1	0.14 1	0.12 40	0.14 20	0.12 10

1w_stereo	0.34 38	0.20 8	0.42 29	0.43 59	0.26 62	0.47 68	0.54 310	0.59 17	0.50 62	0.41 48	0.66 105	0.25 11	0.44 108	0.62 63	0.33 78	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.12 10

sCroCo_RVC	0.49 129	0.40 379	1.02 375	0.65 390	0.60 422	0.52 121	0.40 172	0.83 98	0.61 98	0.44 63	0.74 132	0.49 91	0.50 153	0.63 65	0.48 227	0.26 360	0.27 422	0.23 267	0.22 312	0.29 364	0.25 324

3.75w	0.32 25	0.23 58	0.44 36	0.37 8	0.29 127	0.62 189	0.36 126	0.59 17	0.32 18	0.41 48	0.47 51	0.25 11	0.34 50	0.64 66	0.26 17	0.12 5	0.09 1	0.14 1	0.12 40	0.13 6	0.12 10

HUF	0.36 47	0.23 58	0.52 90	0.40 37	0.22 16	0.54 140	0.47 255	0.82 94	0.43 44	0.36 29	0.43 34	0.50 97	0.42 93	0.64 66	0.29 33	0.17 101	0.12 52	0.16 51	0.12 40	0.15 40	0.14 63

4D-IteraStereo	0.48 123	0.24 76	0.76 263	0.50 166	0.44 329	0.66 218	0.31 74	0.87 105	1.02 247	1.03 232	0.72 126	0.78 196	0.32 41	0.64 66	0.37 127	0.17 101	0.11 28	0.23 267	0.19 207	0.19 159	0.13 37

GLC_STEREO	0.39 60	0.25 103	0.41 21	0.54 249	0.23 22	0.48 74	0.30 67	0.73 58	0.58 90	0.52 107	0.73 128	0.51 101	0.31 35	0.64 66	0.42 175	0.17 101	0.20 341	0.23 267	0.19 207	0.21 234	0.17 147

R-Stereo Train	0.57 192	0.26 124	0.63 154	0.54 249	0.36 246	0.69 234	0.54 310	1.22 255	0.72 140	1.61 459	1.50 403	0.75 185	0.53 166	0.64 66	0.44 188	0.18 140	0.15 218	0.17 76	0.15 106	0.17 89	0.17 147

RAFT-Stereo	0.57 192	0.26 124	0.63 154	0.54 249	0.36 246	0.69 234	0.54 310	1.22 255	0.72 140	1.61 459	1.50 403	0.75 185	0.53 166	0.64 66	0.44 188	0.18 140	0.15 218	0.17 76	0.15 106	0.17 89	0.17 147
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.47 117	0.35 344	0.87 313	0.67 409	0.42 312	0.40 30	0.59 359	0.81 91	0.74 146	0.46 75	0.55 81	0.57 128	0.49 147	0.65 72	0.50 240	0.25 338	0.17 286	0.22 229	0.22 312	0.24 297	0.17 147

MGS-Stereo	0.42 78	0.26 124	0.58 131	0.44 82	0.28 110	0.50 100	0.34 100	0.57 15	0.83 174	0.46 75	1.31 337	0.52 108	0.33 43	0.65 72	0.36 115	0.19 181	0.16 257	0.18 110	0.15 106	0.17 89	0.16 122

2.75w_new	0.31 21	0.23 58	0.43 34	0.35 2	0.23 22	0.42 41	0.42 192	0.54 9	0.35 23	0.47 78	0.43 34	0.24 6	0.30 30	0.66 74	0.33 78	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 6	0.12 10

rvit_stereo_0081_aga	0.44 95	0.34 323	0.73 233	0.51 196	0.41 307	0.50 100	0.40 172	0.81 91	0.57 89	0.58 116	0.56 84	0.53 113	0.43 100	0.66 74	0.40 153	0.26 360	0.21 363	0.22 229	0.20 239	0.26 321	0.18 172

testlalala_base	0.77 318	0.40 379	0.70 203	0.65 390	0.50 363	0.79 286	0.28 52	1.50 315	0.51 71	0.73 149	0.90 167	0.69 173	0.54 171	0.66 74	0.40 153	2.82 541	0.14 161	0.17 76	0.12 40	2.68 536	0.19 212

depthmonostereo	0.41 75	0.23 58	0.53 95	0.47 113	0.23 22	0.61 180	0.35 110	1.00 161	0.76 153	0.48 88	0.65 104	0.47 78	0.49 147	0.67 77	0.37 127	0.16 58	0.15 218	0.16 51	0.14 90	0.16 60	0.15 93

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 161	0.25 103	0.68 184	0.43 59	0.24 40	0.40 30	0.34 100	1.04 179	1.09 283	1.32 383	1.60 426	0.80 202	0.68 237	0.67 77	0.39 146	0.13 20	0.10 9	0.18 110	0.17 168	0.17 89	0.13 37

AIO_test	0.35 46	0.22 47	0.44 36	0.43 59	0.27 86	0.57 158	0.44 224	0.79 78	0.41 39	0.32 17	0.47 51	0.46 71	0.30 30	0.69 79	0.30 43	0.16 58	0.11 28	0.16 51	0.13 63	0.15 40	0.12 10

CAS++	0.47 117	0.31 262	0.56 115	0.47 113	0.32 194	0.42 41	0.28 52	1.76 388	0.72 140	0.71 143	0.72 126	0.37 50	0.28 22	0.69 79	0.33 78	0.27 376	0.22 381	0.26 345	0.21 283	0.29 364	0.19 212
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
anonymousa	0.72 279	0.27 152	0.75 253	0.47 113	0.63 431	1.43 442	0.45 241	1.24 261	0.89 191	1.28 355	1.75 452	1.62 433	1.13 422	0.69 79	0.59 280	0.19 181	0.16 257	0.23 267	0.25 362	0.20 193	0.18 172

Gwc-CoAtRS	0.52 136	0.24 76	0.68 184	0.48 139	0.29 127	0.64 194	0.25 29	1.16 229	1.08 275	1.01 224	1.00 197	1.12 331	0.56 183	0.69 79	0.37 127	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.15 106	0.15 40	0.15 93

Reg-Stereo(zero)	0.44 95	0.22 47	0.45 49	0.43 59	0.23 22	0.38 25	0.25 29	0.76 66	1.08 275	0.90 189	0.78 140	0.90 248	0.47 128	0.70 83	0.36 115	0.15 37	0.12 52	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.15 93

Any-RAFT	0.53 146	0.24 76	0.47 62	0.47 113	0.27 86	1.00 366	0.25 29	1.58 342	1.05 260	0.85 182	0.99 193	1.06 308	0.47 128	0.70 83	0.32 65	0.18 140	0.13 110	0.16 51	0.13 63	0.16 60	0.16 122

x	0.54 161	0.31 262	0.61 146	0.47 113	0.30 149	0.67 222	0.47 255	1.53 330	0.79 164	0.81 168	0.83 153	0.78 196	0.70 245	0.70 83	0.62 293	0.21 246	0.19 323	0.22 229	0.19 207	0.21 234	0.20 244

CFNet-RSSM	0.54 161	0.24 76	0.70 203	0.48 139	0.28 110	0.60 174	0.27 46	1.49 311	1.14 311	1.06 236	0.93 174	1.08 314	0.54 171	0.70 83	0.35 105	0.16 58	0.12 52	0.17 76	0.15 106	0.16 60	0.14 63

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 110	0.36 354	0.71 215	0.47 113	0.36 246	0.67 222	0.35 110	0.78 73	1.12 296	0.61 127	0.62 98	0.39 53	0.39 82	0.71 87	0.39 146	0.20 213	0.17 286	0.22 229	0.18 185	0.23 282	0.19 212

RAFT-Test	0.54 161	0.25 103	0.64 161	0.47 113	0.30 149	0.97 358	0.27 46	1.24 261	0.81 168	0.96 206	1.12 259	1.28 372	0.48 139	0.71 87	0.36 115	0.17 101	0.13 110	0.17 76	0.14 90	0.16 60	0.16 122

cross-raft	0.54 161	0.25 103	0.61 146	0.52 217	0.29 127	0.68 229	0.37 143	1.46 306	0.76 153	1.01 224	1.06 228	1.28 372	0.46 119	0.71 87	0.35 105	0.15 37	0.12 52	0.18 110	0.16 148	0.19 159	0.14 63

AIO-Stereo	0.37 52	0.25 103	0.51 83	0.47 113	0.23 22	0.45 59	0.39 164	1.07 202	0.52 78	0.41 48	0.48 54	0.52 108	0.25 11	0.72 90	0.30 43	0.16 58	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.16 60	0.13 37

MyStereo8	0.65 244	0.29 209	1.00 364	0.58 308	0.49 356	0.91 332	0.35 110	1.18 236	1.31 409	1.16 295	1.27 321	0.90 248	0.64 228	0.72 90	0.95 387	0.18 140	0.14 161	0.20 166	0.18 185	0.22 257	0.26 348

ICVP	0.63 224	0.33 300	0.57 125	0.61 346	0.40 299	0.80 294	0.58 351	1.61 350	0.89 191	0.90 189	1.24 307	0.88 239	0.73 254	0.72 90	0.88 373	0.29 399	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.24 297	0.27 358
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.52 136	0.29 209	0.59 138	0.59 321	0.50 363	0.53 132	0.40 172	1.11 219	1.03 251	0.84 177	0.83 153	0.68 168	0.54 171	0.72 90	0.51 245	0.19 181	0.14 161	0.24 287	0.26 379	0.21 234	0.18 172

model_zeroshot	0.48 123	0.29 209	0.86 302	0.51 196	0.36 246	0.69 234	0.37 143	1.12 221	0.62 100	0.85 182	0.84 155	0.66 163	0.37 74	0.73 94	0.34 95	0.20 213	0.16 257	0.19 131	0.16 148	0.17 89	0.16 122

DCANet-4	0.54 161	0.26 124	1.07 393	0.42 52	0.24 40	0.48 74	0.36 126	0.99 157	1.30 405	1.10 254	1.02 211	0.56 126	0.75 258	0.73 94	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.15 40	0.19 212

fff	0.53 146	0.24 76	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.48 74	0.36 126	1.07 202	1.25 379	1.10 254	1.02 211	0.57 128	1.06 406	0.73 94	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.15 40	0.19 212

MIPNet	0.56 185	0.28 174	0.94 343	0.49 154	0.33 215	0.66 218	0.38 149	1.35 280	1.08 275	1.06 236	0.92 171	0.60 141	0.79 281	0.73 94	0.52 252	0.17 101	0.14 161	0.19 131	0.16 148	0.18 119	0.17 147

csc	0.53 146	0.24 76	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.48 74	0.36 126	1.07 202	1.25 379	1.10 254	1.02 211	0.57 128	1.06 406	0.73 94	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.15 40	0.19 212

cscssc	0.53 146	0.24 76	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.48 74	0.36 126	1.07 202	1.25 379	1.10 254	1.02 211	0.57 128	1.06 406	0.73 94	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.15 40	0.19 212

2.25w	0.32 25	0.24 76	0.48 64	0.37 8	0.24 40	0.45 59	0.25 29	0.62 27	0.40 36	0.45 71	0.58 90	0.27 16	0.32 41	0.74 100	0.35 105	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 40	0.13 6	0.14 63

RAFT-Stereo-weight	0.47 117	0.24 76	0.53 95	0.48 139	0.27 86	0.60 174	0.35 110	1.02 168	1.07 269	0.99 216	0.78 140	0.76 189	0.28 22	0.76 101	0.36 115	0.16 58	0.12 52	0.17 76	0.15 106	0.16 60	0.15 93

DCRE	0.82 344	0.26 124	0.70 203	0.58 308	0.44 329	0.54 140	0.48 266	0.95 143	0.78 160	0.78 159	7.33 546	0.86 231	0.52 161	0.76 101	0.41 164	0.16 58	0.16 257	0.19 131	0.17 168	0.18 119	0.17 147

GANet-ADL	0.60 207	0.35 344	0.72 221	0.64 376	0.40 299	0.68 229	0.51 285	1.49 311	1.12 296	0.95 204	1.08 237	0.91 251	0.57 192	0.76 101	0.55 269	0.26 360	0.18 307	0.18 110	0.16 148	0.23 282	0.25 324

2.5w	0.31 21	0.23 58	0.46 59	0.39 30	0.24 40	0.42 41	0.39 164	0.61 25	0.30 12	0.37 32	0.53 72	0.24 6	0.25 11	0.77 104	0.28 32	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.12 40	0.14 20	0.12 10

3.5w_stereo	0.33 35	0.25 103	0.45 49	0.37 8	0.24 40	0.54 140	0.35 110	0.66 40	0.36 24	0.43 59	0.44 38	0.29 26	0.34 50	0.77 104	0.39 146	0.11 1	0.09 1	0.15 21	0.11 8	0.14 20	0.13 37

MLG-Stereo_test2	0.26 2	0.20 8	0.36 3	0.37 8	0.22 16	0.35 16	0.18 2	0.45 4	0.21 2	0.26 5	0.23 5	0.34 41	0.20 1	0.77 104	0.23 2	0.16 58	0.11 28	0.15 21	0.11 8	0.13 6	0.11 2

MM-Stereo_test3	0.50 133	0.24 76	0.54 101	0.54 249	0.74 460	0.49 86	0.53 304	1.09 210	1.05 260	0.62 130	0.95 178	0.61 145	0.42 93	0.77 104	0.38 138	0.20 213	0.17 286	0.20 166	0.16 148	0.18 119	0.18 172

AASNet	0.76 316	0.35 344	0.91 333	0.79 462	0.81 483	1.14 390	0.56 336	2.02 464	1.08 275	1.22 326	1.24 307	0.93 262	0.76 266	0.77 104	1.16 421	0.27 376	0.23 393	0.24 287	0.20 239	0.28 353	0.24 312

Occ-G	0.42 78	0.21 26	0.48 64	0.41 45	0.26 62	0.42 41	0.62 368	0.77 69	0.49 59	0.43 59	0.66 105	1.02 299	0.46 119	0.78 109	0.41 164	0.16 58	0.13 110	0.18 110	0.13 63	0.16 60	0.16 122

MyStereo06	0.61 213	0.28 174	0.95 347	0.56 286	0.46 347	0.61 180	0.73 403	1.78 396	0.67 125	1.03 232	1.12 259	1.13 336	0.56 183	0.78 109	0.41 164	0.17 101	0.16 257	0.23 267	0.20 239	0.22 257	0.20 244

raftrobust	0.52 136	0.25 103	0.56 115	0.65 390	0.52 385	0.49 86	0.34 100	0.98 155	0.91 200	1.30 369	0.87 161	0.63 153	0.81 291	0.78 109	0.41 164	0.19 181	0.15 218	0.16 51	0.14 90	0.15 40	0.16 122

DMCA	0.67 260	0.34 323	0.90 330	0.51 196	0.44 329	0.86 322	0.47 255	1.42 295	1.02 247	1.17 304	1.12 259	1.23 355	0.75 258	0.78 109	0.95 387	0.25 338	0.19 323	0.27 361	0.19 207	0.24 297	0.27 358

gcap-zeroshot	0.53 146	0.28 174	0.89 326	0.49 154	0.28 110	0.76 268	0.37 143	1.34 277	0.73 144	0.89 187	0.67 109	1.35 387	0.51 156	0.79 113	0.33 78	0.18 140	0.15 218	0.18 110	0.15 106	0.17 89	0.16 122

HUI-Stereo	0.52 136	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.30 67	1.04 179	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	0.79 113	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

qwe	0.32 25	0.21 26	0.40 16	0.37 8	0.26 62	0.49 86	0.29 57	0.64 30	0.39 30	0.49 94	0.48 54	0.26 13	0.27 18	0.80 115	0.34 95	0.12 5	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.15 40	0.12 10

MM-Stereo_test2	0.43 84	0.24 76	0.67 180	0.51 196	0.32 194	0.55 148	0.45 241	0.97 151	0.77 157	0.59 124	0.51 68	0.49 91	0.42 93	0.80 115	0.30 43	0.15 37	0.13 110	0.18 110	0.14 90	0.19 159	0.14 63

FACV-RUCA	0.63 224	0.34 323	0.82 290	0.62 358	0.65 436	0.81 303	0.41 188	1.44 302	1.07 269	0.86 184	1.14 268	0.61 145	0.69 240	0.80 115	0.53 259	0.28 389	0.19 323	0.47 483	0.21 283	0.35 406	0.25 324

IPLGR_C	0.62 217	0.33 300	0.99 359	0.58 308	0.49 356	0.76 268	0.48 266	1.10 213	0.96 217	1.40 415	1.56 417	0.62 150	0.48 139	0.80 115	0.71 321	0.23 297	0.15 218	0.19 131	0.16 148	0.19 159	0.21 261

ACVNet	0.63 224	0.31 262	0.54 101	0.54 249	0.36 246	0.80 294	0.46 248	1.37 283	1.07 269	0.93 197	1.30 331	1.08 314	0.85 311	0.80 115	0.94 383	0.21 246	0.19 323	0.21 201	0.18 185	0.22 257	0.18 172

acv_ft	0.75 310	0.31 262	0.95 347	0.70 428	0.86 492	1.24 411	0.53 304	1.44 302	1.07 269	1.24 340	1.30 331	1.08 314	0.92 342	0.80 115	1.34 443	0.21 246	0.19 323	0.21 201	0.18 185	0.21 234	0.18 172

riskmin	0.56 185	0.27 152	0.60 143	0.43 59	0.31 175	0.83 310	0.42 192	1.14 225	1.04 256	0.73 149	0.75 134	1.11 330	1.01 390	0.81 121	0.51 245	0.20 213	0.14 161	0.24 287	0.15 106	0.24 297	0.25 324

iRaftStereo_RVC	0.47 117	0.26 124	0.64 161	0.50 166	0.29 127	0.53 132	0.33 88	1.05 187	0.77 157	0.84 177	1.00 197	0.55 118	0.37 74	0.81 121	0.40 153	0.17 101	0.12 52	0.22 229	0.20 239	0.19 159	0.15 93

DCANet	0.54 161	0.24 76	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.49 86	0.36 126	1.05 187	1.30 405	1.12 262	1.03 221	0.58 133	0.92 342	0.81 121	0.52 252	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.18 119	0.19 212

rvit_stereo_0081	0.44 95	0.33 300	0.64 161	0.54 249	0.35 236	0.41 34	0.44 224	0.66 40	0.95 212	0.48 88	0.52 70	0.50 97	0.46 119	0.82 124	0.44 188	0.25 338	0.20 341	0.22 229	0.19 207	0.25 309	0.17 147

rvit_stereo_0082	0.44 95	0.33 300	0.64 161	0.54 249	0.35 236	0.41 34	0.44 224	0.66 40	0.95 212	0.48 88	0.52 70	0.50 97	0.46 119	0.82 124	0.44 188	0.25 338	0.20 341	0.22 229	0.19 207	0.25 309	0.17 147

dual_stereo	0.27 3	0.19 5	0.35 1	0.39 30	0.21 9	0.25 2	0.22 15	0.48 5	0.31 14	0.32 17	0.26 10	0.37 50	0.24 9	0.83 126	0.29 33	0.16 58	0.12 52	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.11 2

IGEV_Zeroshot_test	0.53 146	0.30 229	0.99 359	0.56 286	0.35 236	0.41 34	0.32 81	1.37 283	0.63 103	1.00 221	1.09 242	0.95 273	0.41 89	0.83 126	0.39 146	0.18 140	0.12 52	0.19 131	0.18 185	0.19 159	0.17 147

ACRE	0.61 213	0.33 300	1.01 368	0.58 308	0.49 356	0.75 262	0.47 255	1.06 200	0.95 212	1.37 403	1.55 413	0.62 150	0.46 119	0.83 126	0.70 316	0.23 297	0.15 218	0.19 131	0.16 148	0.18 119	0.21 261

GREAT-IGEV	0.32 25	0.20 8	0.42 29	0.37 8	0.29 127	0.36 20	0.28 52	0.56 11	0.58 90	0.28 7	0.50 65	0.29 26	0.29 26	0.84 129	0.27 21	0.14 30	0.11 28	0.15 21	0.11 8	0.17 89	0.14 63

AIO_rvc	0.36 47	0.23 58	0.49 71	0.43 59	0.27 86	0.59 166	0.38 149	0.94 138	0.45 49	0.33 22	0.46 49	0.49 91	0.22 6	0.84 129	0.30 43	0.16 58	0.11 28	0.16 51	0.12 40	0.15 40	0.13 37

WCG-NET（raft）	0.45 103	0.21 26	0.55 111	0.40 37	0.24 40	0.50 100	0.36 126	0.73 58	1.09 283	0.71 143	0.76 136	0.92 260	0.51 156	0.84 129	0.34 95	0.16 58	0.12 52	0.15 21	0.14 90	0.14 20	0.14 63

CASS	0.65 244	0.34 323	0.72 221	0.56 286	0.27 86	0.78 281	0.42 192	1.59 343	0.86 180	1.30 369	1.25 311	0.87 235	0.84 308	0.84 129	0.54 265	0.35 442	0.19 323	0.26 345	0.21 283	0.28 353	0.42 446
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADStereo(finetuned)	0.57 192	0.24 76	1.06 388	0.43 59	0.24 40	0.49 86	0.35 110	1.05 187	1.30 405	1.12 262	1.03 221	0.58 133	1.20 435	0.84 129	0.51 245	0.16 58	0.13 110	0.17 76	0.13 63	0.18 119	0.19 212

IGEV-RUCA	0.37 52	0.23 58	0.48 64	0.49 154	0.36 246	0.60 174	0.23 23	0.64 30	0.49 59	0.39 46	0.49 62	0.44 60	0.31 35	0.85 134	0.30 43	0.24 312	0.13 110	0.16 51	0.12 40	0.20 193	0.19 212

knoymous	0.51 135	0.29 209	0.47 62	0.43 59	0.30 149	0.55 148	0.55 328	1.02 168	0.77 157	0.98 213	0.85 157	0.94 265	0.56 183	0.85 134	0.45 201	0.20 213	0.14 161	0.26 345	0.14 90	0.23 282	0.23 298

GMStereo	0.55 176	0.45 404	0.94 343	0.50 166	0.32 194	0.64 194	0.43 211	1.00 161	1.40 450	0.82 172	0.73 128	0.51 101	0.45 112	0.85 134	0.55 269	0.24 312	0.15 218	0.20 166	0.21 283	0.31 384	0.24 312
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HITNet	0.65 244	0.40 379	0.77 270	0.48 139	0.24 40	1.05 375	0.49 276	1.76 388	1.02 247	1.18 309	1.18 286	0.89 247	0.80 287	0.85 134	0.79 350	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.17 168	0.29 364	0.15 93
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
PAM	0.76 316	0.29 209	1.08 397	0.52 217	0.33 215	1.38 433	0.39 164	2.01 460	0.67 125	1.06 236	0.96 181	2.89 516	1.43 461	0.86 138	0.35 105	0.19 181	0.12 52	0.19 131	0.17 168	0.19 159	0.20 244

EGLCR-Stereo	0.37 52	0.22 47	0.51 83	0.43 59	0.26 62	0.44 56	0.22 15	0.99 157	0.48 58	0.42 54	0.42 25	0.67 166	0.29 26	0.86 138	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.19 131	0.17 168	0.17 89	0.15 93

PMTNet	0.46 110	0.21 26	0.38 8	0.37 8	0.23 22	0.71 246	0.27 46	0.74 62	1.04 256	0.64 132	0.70 120	0.55 118	0.47 128	0.86 138	0.35 105	1.00 519	0.13 110	0.15 21	0.10 2	0.15 40	0.13 37

LG-G_1	0.31 21	0.20 8	0.44 36	0.42 52	0.20 3	0.64 194	0.18 2	0.70 51	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 45	0.35 58	0.87 141	0.24 5	0.16 58	0.12 52	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.13 37

LG-G	0.31 21	0.20 8	0.44 36	0.42 52	0.20 3	0.64 194	0.18 2	0.70 51	0.25 6	0.29 10	0.29 13	0.36 45	0.35 58	0.87 141	0.24 5	0.16 58	0.12 52	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.13 37

rvit_0105_5	0.58 198	0.39 373	1.05 384	0.66 397	0.37 261	0.58 161	0.56 336	0.94 138	1.18 342	0.64 132	0.68 112	0.75 185	0.63 224	0.88 143	0.50 240	0.32 417	0.32 458	0.30 395	0.27 389	0.28 353	0.25 324

rvit_stereo_0083	0.47 117	0.33 300	0.81 287	0.56 286	0.36 246	0.50 100	0.44 224	0.68 46	0.95 212	0.49 94	0.57 87	0.55 118	0.49 147	0.88 143	0.46 215	0.25 338	0.25 409	0.24 287	0.20 239	0.24 297	0.17 147

1test111	0.54 161	0.31 262	0.50 76	0.54 249	0.26 62	1.18 401	0.51 285	1.42 295	0.78 160	0.58 116	0.79 146	0.48 83	0.88 329	0.88 143	0.59 280	0.20 213	0.12 52	0.25 326	0.15 106	0.22 257	0.21 261

qqq	0.57 192	0.34 323	0.71 215	0.47 113	0.27 86	0.64 194	0.62 368	1.42 295	0.78 160	0.80 164	0.92 171	0.95 273	0.77 270	0.88 143	0.59 280	0.21 246	0.20 341	0.24 287	0.23 335	0.22 257	0.21 261

MSMDNet	0.66 251	0.32 278	0.87 313	0.49 154	0.37 261	0.79 286	0.40 172	1.43 301	1.31 409	1.15 285	1.31 337	1.24 357	0.63 224	0.88 143	0.57 274	0.21 246	0.16 257	0.26 345	0.19 207	0.39 430	0.24 312

PCWNet_CMD	0.66 251	0.32 278	0.88 320	0.49 154	0.37 261	0.78 281	0.40 172	1.42 295	1.31 409	1.16 295	1.31 337	1.25 361	0.62 219	0.89 148	0.57 274	0.20 213	0.16 257	0.27 361	0.19 207	0.40 434	0.25 324

CIPLG	0.62 217	0.33 300	0.96 353	0.58 308	0.50 363	0.75 262	0.48 266	1.05 187	0.96 217	1.40 415	1.57 421	0.64 156	0.48 139	0.89 148	0.70 316	0.23 297	0.15 218	0.19 131	0.16 148	0.19 159	0.21 261

MLG-Stereo_test1	0.27 3	0.19 5	0.38 8	0.40 37	0.24 40	0.38 25	0.20 8	0.59 17	0.19 1	0.24 2	0.17 1	0.33 39	0.27 18	0.90 150	0.25 10	0.14 30	0.11 28	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.12 10

LG-Stereo_L2	0.29 9	0.20 8	0.45 49	0.37 8	0.25 56	0.26 3	0.20 8	0.78 73	0.28 10	0.28 7	0.26 10	0.24 6	0.26 16	0.91 151	0.23 2	0.15 37	0.11 28	0.15 21	0.12 40	0.14 20	0.11 2

rvit_0105_3	0.63 224	0.44 397	1.08 397	0.72 439	0.40 299	0.64 194	0.71 399	1.03 173	1.17 335	0.82 172	0.70 120	0.80 202	0.70 245	0.91 151	0.56 271	0.35 442	0.34 463	0.34 433	0.32 442	0.27 335	0.28 370

mmm	0.63 224	0.35 344	0.72 221	0.51 196	0.30 149	0.86 322	0.54 310	1.59 343	0.86 180	1.07 239	1.38 366	0.79 200	0.75 258	0.91 151	0.58 277	0.22 272	0.18 307	0.29 384	0.25 362	0.25 309	0.23 298

11t1	0.52 136	0.28 174	0.68 184	0.51 196	0.28 110	0.83 310	0.39 164	1.22 255	0.63 103	0.84 177	0.74 132	0.68 168	0.68 237	0.91 151	0.57 274	0.21 246	0.18 307	0.19 131	0.16 148	0.20 193	0.21 261

BUS	0.74 302	0.32 278	0.68 184	0.54 249	0.44 329	2.34 507	0.42 192	2.16 486	0.98 229	1.20 317	1.11 252	1.03 303	0.62 219	0.91 151	0.70 316	0.24 312	0.17 286	0.25 326	0.22 312	0.22 257	0.22 278

BSDual-CNN	0.71 277	0.32 278	0.68 184	0.54 249	0.44 329	1.27 415	0.65 377	2.16 486	0.98 229	1.20 317	1.11 252	1.12 331	0.74 256	0.91 151	0.66 305	0.24 312	0.17 286	0.25 326	0.22 312	0.22 257	0.22 278

psmg	0.72 279	0.32 278	0.68 184	0.50 166	0.44 329	1.48 445	0.75 408	1.94 444	0.98 229	1.21 321	1.33 345	1.12 331	0.74 256	0.91 151	0.66 305	0.24 312	0.19 323	0.25 326	0.25 362	0.23 282	0.22 278

DIP-Stereo	0.62 217	0.30 229	0.83 294	0.48 139	0.36 246	0.95 348	0.33 88	2.37 513	0.67 125	1.25 346	1.00 197	0.68 168	0.51 156	0.91 151	0.61 290	0.18 140	0.15 218	0.21 201	0.17 168	0.19 159	0.19 212
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
castereo++	0.38 57	0.23 58	0.41 21	0.43 59	0.31 175	0.97 358	0.22 15	0.86 104	0.58 90	0.32 17	0.44 38	0.51 101	0.39 82	0.93 159	0.24 5	0.17 101	0.11 28	0.17 76	0.12 40	0.14 20	0.14 63

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 279	0.35 344	1.70 479	0.49 154	0.56 399	0.63 191	0.38 149	2.41 516	0.65 122	0.77 156	1.07 232	1.82 463	0.95 361	0.93 159	0.43 185	0.20 213	0.13 110	0.21 201	0.25 362	0.28 353	0.26 348

raft+_RVC	0.53 146	0.26 124	0.54 101	0.60 332	0.47 352	0.54 140	0.54 310	1.27 265	0.99 236	0.76 151	1.03 221	0.70 177	0.56 183	0.93 159	0.47 222	0.18 140	0.14 161	0.19 131	0.18 185	0.18 119	0.15 93

HI	0.64 236	0.32 278	0.68 184	0.47 113	0.51 374	0.41 34	0.36 126	1.04 179	0.75 147	1.31 379	1.43 379	1.62 433	1.12 418	0.94 162	0.88 373	0.15 37	0.12 52	0.20 166	0.20 239	0.20 193	0.18 172

CoSv	0.64 236	0.32 278	0.68 184	0.47 113	0.51 374	0.41 34	0.36 126	1.04 179	0.75 147	1.31 379	1.43 379	1.62 433	1.12 418	0.94 162	0.88 373	0.15 37	0.12 52	0.20 166	0.20 239	0.20 193	0.18 172

rvit_0105_6	0.53 146	0.37 361	0.98 358	0.65 390	0.38 278	0.51 117	0.51 285	0.77 69	1.20 355	0.54 111	0.55 81	0.65 159	0.53 166	0.94 162	0.44 188	0.32 417	0.32 458	0.28 374	0.24 348	0.28 353	0.21 261

111111	0.34 38	0.20 8	0.41 21	0.45 95	0.42 312	0.37 22	0.22 15	0.95 143	0.38 29	0.31 14	0.31 16	0.40 54	0.27 18	0.96 165	0.26 17	0.17 101	0.12 52	0.15 21	0.11 8	0.15 40	0.13 37

PAM_32	0.77 318	0.28 174	1.03 379	0.52 217	0.30 149	1.32 423	0.35 110	1.97 451	0.65 122	1.02 228	1.06 228	3.05 517	1.49 471	0.96 165	0.36 115	0.19 181	0.13 110	0.20 166	0.18 185	0.19 159	0.19 212

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 398	0.39 373	3.21 524	0.50 166	0.63 431	0.64 194	0.39 164	2.36 511	0.75 147	0.95 204	4.63 530	1.81 461	0.56 183	0.96 165	0.41 164	0.18 140	0.13 110	0.21 201	0.26 379	0.32 392	0.35 418

IPLGR	0.58 198	0.27 152	1.14 413	0.48 139	0.28 110	0.65 210	0.33 88	1.22 255	1.13 308	1.18 309	1.05 226	0.69 173	0.66 236	0.96 165	0.52 252	0.17 101	0.15 218	0.20 166	0.17 168	0.20 193	0.18 172

DeepStereo_RVC	0.55 176	0.29 209	0.72 221	0.51 196	0.30 149	0.59 166	0.33 88	1.03 173	0.70 134	1.16 295	0.93 174	0.83 218	0.94 356	0.96 165	0.54 265	0.21 246	0.14 161	0.21 201	0.19 207	0.24 297	0.24 312

111	0.60 207	0.23 58	0.70 203	0.43 59	0.24 40	0.72 249	0.42 192	1.18 236	1.41 454	0.80 164	1.38 366	1.10 326	0.79 281	0.96 165	0.58 277	0.18 140	0.13 110	0.17 76	0.15 106	0.17 89	0.19 212

FENet	0.60 207	0.28 174	0.63 154	0.54 249	0.33 215	0.83 310	0.38 149	1.27 265	1.07 269	1.00 221	0.86 158	0.99 289	0.85 311	0.96 165	0.68 312	0.22 272	0.15 218	0.23 267	0.20 239	0.22 257	0.23 298

AdaStereo	0.70 270	0.43 394	0.75 253	0.73 447	0.37 261	0.92 339	0.53 304	1.85 418	1.18 342	1.12 262	1.23 305	1.07 313	0.65 234	0.96 165	0.63 297	0.31 410	0.15 218	0.32 415	0.21 283	0.29 364	0.22 278
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.
AFF-stereo	0.58 198	0.25 103	0.64 161	0.46 102	0.29 127	0.34 14	0.38 149	1.15 227	1.14 311	1.17 304	1.60 426	1.10 326	0.71 249	0.97 173	0.43 185	0.13 20	0.11 28	0.19 131	0.19 207	0.17 89	0.14 63

rvit_0105_4	0.56 185	0.38 368	1.06 388	0.66 397	0.38 278	0.53 132	0.53 304	0.84 101	1.17 335	0.56 113	0.61 95	0.72 181	0.59 202	0.98 174	0.45 201	0.32 417	0.33 462	0.29 384	0.25 362	0.29 364	0.23 298

CFNet_pseudo	0.66 251	0.32 278	0.86 302	0.48 139	0.39 288	0.70 241	0.40 172	1.33 272	1.22 367	1.16 295	1.34 352	1.24 357	0.64 228	0.98 174	0.59 280	0.21 246	0.16 257	0.33 423	0.19 207	0.36 413	0.25 324

ccs_rob	0.66 251	0.33 300	0.86 302	0.48 139	0.39 288	0.70 241	0.40 172	1.33 272	1.22 367	1.16 295	1.34 352	1.23 355	0.64 228	0.98 174	0.59 280	0.21 246	0.16 257	0.35 441	0.20 239	0.37 417	0.25 324

H2IRNET	0.56 185	0.26 124	0.66 175	0.47 113	0.35 236	0.41 34	0.26 39	0.92 124	1.17 335	0.61 127	1.28 327	1.08 314	0.86 319	0.99 177	0.63 297	0.19 181	0.16 257	0.22 229	0.25 362	0.21 234	0.18 172

CFNet_ucs	0.70 270	0.33 300	0.88 320	0.50 166	0.43 322	0.74 257	0.44 224	1.60 347	1.29 399	1.22 326	1.54 411	1.09 324	0.63 224	0.99 177	0.59 280	0.25 338	0.20 341	0.37 452	0.21 283	0.40 434	0.28 370

IER	0.70 270	0.31 262	1.02 375	0.48 139	0.52 385	1.34 427	0.51 285	1.17 231	0.99 236	1.23 332	1.34 352	1.12 331	1.11 415	0.99 177	0.71 321	0.20 213	0.16 257	0.21 201	0.21 283	0.20 193	0.19 212

GES	0.66 251	0.34 323	0.90 330	0.59 321	0.38 278	0.94 344	0.57 347	2.11 476	0.86 180	1.02 228	1.11 252	0.66 163	0.79 281	0.99 177	0.61 290	0.27 376	0.19 323	0.20 166	0.20 239	0.21 234	0.30 388

UCFNet_RVC	0.69 266	0.35 344	0.49 71	0.64 376	0.39 288	0.85 321	0.58 351	1.75 382	1.14 311	0.97 209	1.19 293	1.17 341	0.93 351	0.99 177	0.62 293	0.28 389	0.20 341	0.34 433	0.31 434	0.32 392	0.27 358

ToySt	0.66 251	0.33 300	1.23 423	0.51 196	0.33 215	0.86 322	0.68 390	1.10 213	0.97 224	0.84 177	1.08 237	1.25 361	0.94 356	1.01 182	0.74 328	0.19 181	0.19 323	0.24 287	0.24 348	0.27 335	0.23 298

dd	0.59 204	0.48 415	0.97 355	0.55 273	0.32 194	0.64 194	0.47 255	1.02 168	1.34 420	0.78 159	0.86 158	0.58 133	0.54 171	1.01 182	0.86 371	0.28 389	0.18 307	0.26 345	0.19 207	0.32 392	0.24 312

BEATNet_4x	0.73 297	0.49 418	1.17 417	0.53 234	0.26 62	1.03 372	0.55 328	1.82 409	1.06 264	1.21 321	1.22 301	0.96 279	0.91 339	1.01 182	1.06 403	0.21 246	0.14 161	0.24 287	0.19 207	0.37 417	0.21 261

RSM++	0.38 57	0.24 76	0.51 83	0.47 113	0.26 62	0.50 100	0.41 188	0.79 78	0.45 49	0.37 32	0.45 43	0.60 141	0.35 58	1.02 185	0.30 43	0.15 37	0.13 110	0.17 76	0.14 90	0.18 119	0.13 37

rvit_stereo_0075_2	0.64 236	0.46 406	1.05 384	0.66 397	0.66 439	0.53 132	0.48 266	1.20 246	1.12 296	0.76 151	0.92 171	0.78 196	0.53 166	1.03 186	0.59 280	0.37 450	0.28 429	0.40 466	0.31 434	0.37 417	0.32 403

StereoVision	0.65 244	0.34 323	0.86 302	0.59 321	0.40 299	0.50 100	0.41 188	1.09 210	0.93 207	0.71 143	2.50 503	0.82 211	0.57 192	1.03 186	0.49 234	0.25 338	0.28 429	0.29 384	0.28 409	0.36 413	0.20 244

anonymousdsp2	0.53 146	0.27 152	0.74 249	0.48 139	0.29 127	0.76 268	0.47 255	1.61 350	0.82 173	0.77 156	0.77 138	0.75 185	0.47 128	1.03 186	0.40 153	0.18 140	0.13 110	0.18 110	0.13 63	0.19 159	0.18 172

Anonymous_2	1.30 456	0.55 442	0.82 290	0.52 217	0.58 411	1.01 367	0.64 375	1.25 263	0.97 224	0.96 206	0.78 140	1.33 382	1.29 448	1.03 186	0.74 328	0.62 508	0.64 526	1.06 526	9.63 566	1.16 521	0.49 470

MC-Stereo	0.43 84	0.23 58	0.48 64	0.51 196	0.28 110	0.39 28	0.32 81	0.88 113	0.68 129	0.60 126	0.84 155	0.56 126	0.61 214	1.03 186	0.31 60	0.17 101	0.11 28	0.17 76	0.15 106	0.16 60	0.13 37

SFCPSM	0.70 270	0.28 174	1.02 375	0.51 196	0.38 278	1.37 430	0.66 382	2.00 456	1.03 251	1.17 304	1.21 299	0.82 211	0.78 277	1.03 186	0.53 259	0.21 246	0.17 286	0.22 229	0.24 348	0.21 234	0.19 212

DCVSM-stereo	0.72 279	0.35 344	0.76 263	0.55 273	0.42 312	0.73 253	0.38 149	1.21 247	1.02 247	1.79 479	1.04 224	1.62 433	1.03 397	1.04 192	0.79 350	0.24 312	0.27 422	0.29 384	0.24 348	0.30 375	0.36 423

GwcNet-ADL	0.64 236	0.31 262	0.79 281	0.56 286	0.41 307	0.60 174	0.58 351	1.41 293	1.26 384	1.08 240	1.13 264	0.91 251	0.60 205	1.04 192	0.78 344	0.27 376	0.18 307	0.18 110	0.18 185	0.25 309	0.29 374

LL-Strereo2	0.52 136	0.33 300	0.69 197	0.52 217	0.37 261	0.70 241	0.30 67	1.13 224	0.67 125	0.94 202	0.78 140	0.91 251	0.42 93	1.05 194	0.42 175	0.17 101	0.16 257	0.29 384	0.25 362	0.21 234	0.16 122

PSM-adaLoss	0.54 161	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.41 188	1.04 179	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.82 211	0.61 214	1.06 195	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

RAFT	0.64 236	0.30 229	0.73 233	0.59 321	0.33 215	0.68 229	0.58 351	1.04 179	0.76 153	1.08 240	1.19 293	1.65 444	0.93 351	1.06 195	0.56 271	0.21 246	0.18 307	0.27 361	0.24 348	0.22 257	0.17 147

Anonymous3	0.61 213	0.44 397	1.11 405	0.59 321	0.49 356	0.93 343	0.65 377	0.93 131	0.81 168	0.72 148	0.88 163	0.65 159	0.69 240	1.06 195	0.53 259	0.35 442	0.30 444	0.26 345	0.26 379	0.31 384	0.27 358

EAI-Stereo	0.65 244	0.28 174	0.69 197	0.53 234	0.27 86	0.60 174	0.40 172	2.28 505	0.64 107	0.71 143	3.18 514	0.57 128	0.43 100	1.06 195	0.41 164	0.18 140	0.13 110	0.17 76	0.17 168	0.17 89	0.17 147

RSM	0.39 60	0.24 76	0.49 71	0.46 102	0.26 62	0.47 68	0.40 172	0.92 124	0.44 47	0.41 48	0.42 25	0.65 159	0.33 43	1.07 199	0.29 33	0.15 37	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.17 89	0.13 37

EKT-Stereo	0.53 146	0.30 229	0.73 233	0.58 308	0.60 422	0.51 117	0.48 266	0.94 138	0.90 195	0.71 143	0.88 163	0.77 192	0.43 100	1.07 199	0.40 153	0.22 272	0.16 257	0.21 201	0.18 185	0.20 193	0.22 278

Selective-IGEV	0.39 60	0.24 76	0.50 76	0.44 82	0.25 56	0.46 64	0.33 88	1.25 263	0.40 36	0.35 24	0.45 43	0.52 108	0.30 30	1.07 199	0.30 43	0.14 30	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.16 60	0.13 37

HHNet	0.62 217	0.26 124	0.63 154	0.43 59	0.45 336	0.50 100	0.58 351	1.07 202	1.01 244	1.25 346	2.23 491	0.70 177	0.61 214	1.07 199	0.47 222	0.20 213	0.13 110	0.23 267	0.19 207	0.19 159	0.30 388

HART	0.45 103	0.22 47	0.54 101	0.50 166	0.26 62	0.41 34	0.29 57	1.03 173	0.50 62	0.58 116	1.45 386	0.61 145	0.35 58	1.08 203	0.30 43	0.15 37	0.13 110	0.19 131	0.14 90	0.19 159	0.14 63

MLG-Stereo	0.29 9	0.19 5	0.38 8	0.41 45	0.20 3	0.42 41	0.20 8	0.66 40	0.21 2	0.25 3	0.22 4	0.33 39	0.28 22	1.09 204	0.25 10	0.14 30	0.11 28	0.16 51	0.11 8	0.13 6	0.12 10

AIO-test2	0.57 192	0.28 174	0.63 154	0.61 346	0.58 411	0.79 286	0.51 285	1.18 236	1.40 450	0.63 131	1.15 276	0.51 101	0.43 100	1.09 204	0.35 105	0.21 246	0.17 286	0.26 345	0.30 429	0.20 193	0.19 212

MoCha-V2	0.40 68	0.20 8	0.49 71	0.50 166	0.21 9	0.44 56	0.33 88	0.93 131	0.53 82	0.53 108	0.53 72	0.42 55	0.58 201	1.09 204	0.27 21	0.14 30	0.12 52	0.15 21	0.12 40	0.17 89	0.15 93

ssnet_v2	0.88 369	0.36 354	1.02 375	0.62 358	0.38 278	1.32 423	0.97 461	2.07 472	1.34 420	1.37 403	1.18 286	1.54 421	0.92 342	1.10 207	1.65 477	0.30 403	0.27 422	0.30 395	0.28 409	0.27 335	0.26 348

TRStereo	0.60 207	0.60 463	0.97 355	0.74 450	0.67 443	0.46 64	0.38 149	1.85 418	0.89 191	0.79 162	0.80 151	0.88 239	0.39 82	1.10 207	0.41 164	0.23 297	0.15 218	0.23 267	0.24 348	0.17 89	0.15 93

CRE-IMP	0.55 176	0.30 229	0.74 249	0.52 217	0.29 127	0.79 286	0.25 29	1.04 179	0.72 140	1.09 246	0.95 178	0.81 206	0.57 192	1.10 207	0.50 240	0.21 246	0.14 161	0.23 267	0.19 207	0.28 353	0.22 278

ours_stereo	0.39 60	0.28 174	0.51 83	0.46 102	0.30 149	0.40 30	0.44 224	0.73 58	0.56 87	0.35 24	0.56 84	0.46 71	0.33 43	1.11 210	0.32 65	0.16 58	0.13 110	0.19 131	0.15 106	0.19 159	0.14 63

MIF-Stereo (partial)	0.45 103	0.25 103	0.70 203	0.50 166	0.52 385	0.35 16	0.26 39	0.91 121	0.59 96	0.45 71	0.71 123	0.51 101	0.51 156	1.11 210	0.45 201	0.20 213	0.16 257	0.23 267	0.20 239	0.24 297	0.18 172

iRaft-Stereo_20w	0.65 244	0.31 262	1.00 364	0.47 113	0.34 232	0.73 253	0.30 67	2.96 528	0.70 134	1.15 285	1.14 268	0.76 189	0.65 234	1.11 210	0.38 138	0.17 101	0.13 110	0.18 110	0.16 148	0.19 159	0.18 172

AIO-test1	0.56 185	0.25 103	0.55 111	0.64 376	0.78 473	0.80 294	0.36 126	1.18 236	1.34 420	0.57 114	0.88 163	0.61 145	0.50 153	1.12 213	0.35 105	0.17 101	0.17 286	0.22 229	0.24 348	0.18 119	0.23 298

ROB_FTStereo_v2	0.54 161	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.64 194	0.42 192	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	1.12 213	0.46 215	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

DilatedVolume-Stereo	0.43 84	0.21 26	0.55 111	0.43 59	0.32 194	0.72 249	0.29 57	0.80 86	0.51 71	0.77 156	0.73 128	0.48 83	0.40 86	1.13 215	0.39 146	0.15 37	0.14 161	0.15 21	0.14 90	0.16 60	0.14 63

plain	0.46 110	0.27 152	1.01 368	0.50 166	0.40 299	0.35 16	0.37 143	0.87 105	0.56 87	0.43 59	0.76 136	0.42 55	0.40 86	1.13 215	0.45 201	0.21 246	0.15 218	0.24 287	0.19 207	0.24 297	0.16 122

Consistency-Raft	1.25 452	0.99 505	1.93 495	1.02 511	1.21 521	0.96 354	1.01 469	1.75 382	1.92 501	1.36 400	2.12 486	1.44 402	1.01 390	1.14 217	1.40 452	0.72 514	0.82 532	0.89 519	0.98 535	1.31 526	0.95 517

SGD-Stereo	0.32 25	0.20 8	0.40 16	0.38 22	0.19 1	0.43 50	0.22 15	0.64 30	0.33 20	0.42 54	0.34 18	0.27 16	0.35 58	1.15 218	0.30 43	0.20 213	0.10 9	0.15 21	0.13 63	0.17 89	0.13 37

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 68	0.67 474	0.42 29	0.64 376	0.29 127	0.48 74	0.25 29	0.85 102	0.44 47	0.38 38	0.36 20	0.30 31	0.70 245	1.15 218	0.29 33	0.16 58	0.11 28	0.16 51	0.11 8	0.18 119	0.12 10

anonymity	1.12 435	0.97 502	1.21 420	1.07 515	1.12 513	1.08 381	0.89 444	1.95 446	1.16 332	1.29 361	1.26 318	1.22 350	1.09 413	1.15 218	1.01 398	1.02 522	1.00 545	0.97 521	0.97 533	0.98 514	0.99 519

ROB_FTStereo	0.54 161	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.64 194	0.25 29	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.95 178	0.82 211	0.61 214	1.15 218	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

MM-Stereo_test1	0.49 129	0.24 76	0.56 115	0.51 196	0.30 149	0.50 100	0.54 310	0.91 121	1.03 251	0.84 177	0.69 116	0.54 115	0.60 205	1.16 222	0.33 78	0.18 140	0.16 257	0.20 166	0.17 168	0.19 159	0.15 93

test_sample2	0.62 217	0.29 209	0.74 249	0.50 166	0.28 110	0.80 294	0.61 365	1.61 350	1.00 241	0.88 186	0.99 193	0.94 265	0.83 304	1.16 222	0.51 245	0.23 297	0.18 307	0.22 229	0.21 283	0.23 282	0.22 278

test_sample1	0.61 213	0.29 209	0.75 253	0.50 166	0.31 175	0.76 268	0.48 266	1.59 343	0.84 178	0.90 189	0.94 177	0.88 239	0.95 361	1.16 222	0.67 308	0.22 272	0.18 307	0.20 166	0.19 207	0.21 234	0.21 261

test_4	0.53 146	0.22 47	0.56 115	0.54 249	0.32 194	0.64 194	0.39 164	0.80 86	0.62 100	0.92 196	1.87 467	0.68 168	0.42 93	1.16 222	0.37 127	0.15 37	0.13 110	0.20 166	0.22 312	0.20 193	0.15 93

PSMNet-RUCA	1.02 414	0.97 502	1.44 454	1.23 521	1.10 509	1.40 436	0.62 368	1.69 368	1.38 440	0.94 202	1.53 407	0.97 281	0.83 304	1.17 226	0.93 381	0.69 513	0.34 463	0.99 523	0.60 512	0.97 513	0.64 500

test_sample3	0.68 264	0.32 278	0.88 320	0.52 217	0.30 149	0.97 358	0.52 296	1.86 421	1.15 323	1.08 240	1.11 252	0.88 239	0.71 249	1.17 226	0.68 312	0.25 338	0.20 341	0.25 326	0.25 362	0.25 309	0.25 324

GCAP-BAT	0.49 129	0.31 262	0.64 161	0.41 45	0.46 347	0.70 241	0.35 110	0.77 69	0.64 107	0.86 184	1.00 197	0.77 192	0.37 74	1.18 228	0.36 115	0.18 140	0.14 161	0.18 110	0.13 63	0.17 89	0.15 93

test_sample4	0.69 266	0.33 300	0.91 333	0.51 196	0.30 149	0.92 339	0.52 296	1.87 423	1.15 323	1.14 279	1.18 286	0.87 235	0.75 258	1.18 228	0.68 312	0.25 338	0.20 341	0.26 345	0.26 379	0.26 321	0.25 324

monsterstereo	0.34 38	0.20 8	0.44 36	0.45 95	0.35 236	0.27 7	0.29 57	0.53 7	0.51 71	0.44 63	0.61 95	0.26 13	0.25 11	1.19 230	0.27 21	0.13 20	0.11 28	0.15 21	0.12 40	0.15 40	0.10 1

GMStereo_Zeroshot	0.67 260	0.61 465	1.01 368	0.64 376	0.37 261	0.84 318	0.35 110	1.05 187	1.12 296	1.12 262	1.06 228	1.27 369	0.54 171	1.19 230	0.59 280	0.32 417	0.17 286	0.31 401	0.18 185	0.52 476	0.22 278

DEFOM-Stereo	0.33 35	0.20 8	0.40 16	0.42 52	0.28 110	0.80 294	0.23 23	0.48 5	0.37 27	0.37 32	0.31 16	0.23 3	0.24 9	1.20 232	0.27 21	0.16 58	0.12 52	0.14 1	0.11 8	0.14 20	0.14 63

psm_up	0.77 318	0.34 323	0.70 203	0.66 397	0.58 411	1.05 375	0.92 451	1.52 324	1.12 296	1.26 350	1.16 281	1.31 380	1.23 440	1.20 232	0.81 356	0.25 338	0.29 440	0.31 401	0.27 389	0.27 335	0.25 324

UDGNet	0.72 279	1.17 519	0.80 286	0.77 458	0.41 307	0.77 276	0.38 149	0.97 151	1.34 420	0.81 168	0.88 163	0.71 180	0.60 205	1.21 234	0.54 265	0.52 492	0.19 323	1.02 525	0.26 379	0.71 505	0.31 398

RAFT-IKP	0.54 161	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.59 166	0.36 126	1.04 179	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.61 214	1.22 235	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

RALAANet	0.60 207	0.33 300	0.87 313	0.62 358	0.50 363	0.69 234	0.31 74	1.21 247	1.06 264	1.09 246	1.16 281	0.88 239	0.46 119	1.22 235	0.42 175	0.19 181	0.15 218	0.21 201	0.17 168	0.27 335	0.17 147

DualNet (step1)	0.83 350	0.49 418	1.13 409	0.56 286	0.39 288	1.02 369	0.73 403	1.78 396	1.21 361	1.22 326	1.18 286	1.08 314	0.92 342	1.23 237	0.67 308	0.57 501	0.28 429	0.62 509	0.67 516	0.45 456	0.42 446

test_sample7	0.74 302	0.37 361	0.76 263	0.52 217	0.35 236	0.91 332	0.67 386	1.78 396	1.21 361	1.22 326	1.18 286	1.08 314	0.92 342	1.23 237	0.67 308	0.31 410	0.28 429	0.32 415	0.31 434	0.33 401	0.29 374

test_sample5	0.69 266	0.34 323	0.87 313	0.52 217	0.30 149	0.84 318	0.54 310	1.83 414	1.14 311	1.11 260	1.25 311	0.88 239	0.78 277	1.23 237	0.65 302	0.26 360	0.20 341	0.27 361	0.27 389	0.27 335	0.26 348

DualNet	0.70 270	0.34 323	0.87 313	0.52 217	0.30 149	0.84 318	0.54 310	1.83 414	1.14 311	1.14 279	1.33 345	0.88 239	0.78 277	1.23 237	0.65 302	0.26 360	0.20 341	0.27 361	0.27 389	0.27 335	0.26 348

ADLNet	0.85 359	0.36 354	0.89 326	0.85 485	0.72 456	1.24 411	0.76 411	1.82 409	1.36 432	1.52 442	1.35 358	1.27 369	0.99 386	1.23 237	1.15 420	0.27 376	0.20 341	0.26 345	0.25 362	0.28 353	0.30 388

LG-Stereo_L1	0.30 13	0.20 8	0.44 36	0.37 8	0.26 62	0.29 9	0.21 11	0.66 40	0.26 8	0.25 3	0.25 7	0.24 6	0.22 6	1.24 242	0.23 2	0.15 37	0.11 28	0.15 21	0.12 40	0.14 20	0.11 2

SCV_C0	0.43 84	0.26 124	0.65 168	0.43 59	0.29 127	0.47 68	0.31 74	1.34 277	0.73 144	0.38 38	0.49 62	0.54 115	0.29 26	1.24 242	0.30 43	0.17 101	0.13 110	0.16 51	0.13 63	0.20 193	0.15 93

NINENet	0.77 318	0.37 361	0.78 278	0.62 358	0.51 374	2.34 507	0.42 192	1.83 414	1.04 256	1.14 279	1.23 305	1.03 303	0.62 219	1.24 242	0.70 316	0.28 389	0.23 393	0.31 401	0.21 283	0.26 321	0.25 324

pcwnet_v2	0.97 394	0.37 361	4.33 530	0.62 358	0.54 391	0.79 286	0.45 241	2.02 464	1.58 476	1.42 423	1.64 437	1.09 324	0.79 281	1.24 242	0.67 308	0.32 417	0.25 409	0.29 384	0.27 389	0.37 417	0.35 418

fffy	0.42 78	0.27 152	0.57 125	0.46 102	0.29 127	0.48 74	0.35 110	0.91 121	0.55 85	0.40 47	0.58 90	0.55 118	0.41 89	1.26 246	0.36 115	0.15 37	0.13 110	0.19 131	0.16 148	0.18 119	0.14 63

rvit_105_1	0.72 279	0.52 432	1.01 368	0.78 460	0.49 356	0.75 262	0.87 440	1.12 221	1.18 342	0.99 216	0.79 146	0.90 248	0.77 270	1.26 246	0.75 333	0.41 464	0.36 479	0.36 449	0.41 477	0.30 375	0.33 409

StereoDRNet-Refined	0.80 333	0.41 387	0.88 320	0.62 358	0.42 312	1.33 425	0.48 266	1.52 324	1.17 335	1.45 427	1.44 384	1.44 402	0.90 336	1.26 246	1.24 430	0.20 213	0.16 257	0.27 361	0.24 348	0.25 309	0.28 370
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ISRNet	0.80 333	0.33 300	1.07 393	0.81 468	0.66 439	0.60 174	0.34 100	1.19 244	1.13 308	1.59 458	1.53 407	1.35 387	0.77 270	1.27 249	0.94 383	0.39 457	0.34 463	0.43 473	0.38 470	0.34 404	0.49 470

StereoAnything_RVC	0.45 103	1.43 527	0.48 64	0.35 2	0.20 3	0.26 3	0.21 11	0.43 2	0.22 4	0.22 1	0.21 2	0.19 1	0.36 69	1.27 249	0.22 1	0.21 246	0.11 28	0.14 1	0.10 2	2.37 532	0.11 2

SCV	0.46 110	0.26 124	0.55 111	0.47 113	0.25 56	0.39 28	0.38 149	1.98 453	0.60 97	0.35 24	0.48 54	0.55 118	0.36 69	1.28 251	0.32 65	0.24 312	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.18 119	0.14 63

ProNet	0.43 84	0.28 174	0.58 131	0.43 59	0.30 149	0.56 153	0.52 296	1.00 161	0.58 90	0.44 63	0.49 62	0.43 58	0.43 100	1.28 251	0.36 115	0.15 37	0.13 110	0.19 131	0.16 148	0.17 89	0.16 122

XX-Stereo	0.63 224	0.26 124	1.90 493	0.81 468	0.67 443	0.43 50	0.23 23	1.03 173	0.58 90	0.65 134	1.56 417	1.41 395	0.39 82	1.28 251	0.35 105	0.20 213	0.14 161	0.20 166	0.19 207	0.18 119	0.14 63

PSMNet-RSSM	0.72 279	0.30 229	0.61 146	0.63 367	0.42 312	0.73 253	0.56 336	1.92 438	1.10 290	1.09 246	1.37 361	1.22 350	0.98 378	1.28 251	0.72 324	0.27 376	0.19 323	0.27 361	0.29 420	0.24 297	0.24 312

Selective-RAFT	0.52 136	0.28 174	0.79 281	0.55 273	0.27 86	0.91 332	0.33 88	0.80 86	0.88 188	0.58 116	0.63 100	0.81 206	0.77 270	1.29 255	0.48 227	0.19 181	0.14 161	0.17 76	0.15 106	0.19 159	0.17 147

MyStereo07	0.48 123	0.29 209	0.50 76	0.55 273	0.45 336	0.59 166	0.79 419	1.05 187	0.51 71	0.48 88	0.53 72	0.43 58	0.55 178	1.30 256	0.34 95	0.17 101	0.16 257	0.24 287	0.20 239	0.23 282	0.20 244

fffft	0.38 57	0.23 58	0.51 83	0.44 82	0.32 194	0.43 50	0.48 266	0.76 66	0.36 24	0.44 63	0.34 18	0.38 52	0.31 35	1.31 257	0.32 65	0.14 30	0.11 28	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.16 122
1: 1. 1
test_sample6	0.71 277	0.34 323	0.87 313	0.52 217	0.30 149	0.82 305	0.58 351	1.79 402	1.15 323	1.14 279	1.33 345	0.91 251	0.79 281	1.31 257	0.74 328	0.27 376	0.21 363	0.27 361	0.29 420	0.28 353	0.27 358

PFNet+	0.59 204	0.28 174	0.77 270	0.53 234	0.30 149	0.59 166	0.31 74	0.92 124	1.14 311	1.33 391	1.10 246	0.79 200	0.57 192	1.31 257	0.49 234	0.25 338	0.17 286	0.28 374	0.26 379	0.21 234	0.25 324

DMCA-RVC	0.74 302	0.40 379	1.27 432	0.66 397	0.49 356	0.77 276	0.47 255	1.35 280	1.01 244	1.53 443	1.01 203	1.29 375	0.82 296	1.31 257	0.78 344	0.27 376	0.21 363	0.35 441	0.27 389	0.32 392	0.24 312

coex_refinement	0.80 333	0.28 174	0.73 233	0.70 428	0.51 374	0.95 348	0.60 363	1.78 396	1.23 370	1.36 400	1.37 361	1.82 463	0.81 291	1.32 261	1.13 418	0.26 360	0.17 286	0.19 131	0.20 239	0.24 297	0.25 324

CBFPSM	0.92 379	0.33 300	1.86 492	0.49 154	0.38 278	1.75 468	0.84 432	1.39 289	1.12 296	1.09 246	0.99 193	2.37 499	1.66 488	1.32 261	1.42 460	0.19 181	0.18 307	0.20 166	0.20 239	0.21 234	0.33 409

IGEV-Stereo	0.43 84	0.27 152	0.54 101	0.45 95	0.32 194	0.50 100	0.42 192	0.90 120	0.51 71	0.49 94	0.53 72	0.47 78	0.47 128	1.32 261	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
monsters	0.34 38	0.20 8	0.41 21	0.39 30	0.36 246	0.34 14	0.27 46	0.66 40	0.43 44	0.47 78	0.40 23	0.22 2	0.23 8	1.33 264	0.25 10	0.13 20	0.10 9	0.14 1	0.11 8	0.13 6	0.13 37

CoDeX	0.73 297	0.29 209	0.93 339	0.54 249	0.36 246	1.14 390	0.61 365	2.34 510	1.17 335	1.16 295	1.25 311	0.91 251	0.87 324	1.33 264	0.64 301	0.20 213	0.16 257	0.21 201	0.18 185	0.20 193	0.18 172

anonymousdsp	0.43 84	0.27 152	0.53 95	0.44 82	0.32 194	0.50 100	0.42 192	0.89 114	0.51 71	0.49 94	0.53 72	0.47 78	0.47 128	1.33 264	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172

RALCasStereoNet	0.54 161	0.30 229	0.66 175	0.59 321	0.51 374	0.61 180	0.52 296	0.94 138	0.93 207	0.70 141	1.01 203	0.78 196	0.44 108	1.33 264	0.47 222	0.20 213	0.16 257	0.18 110	0.16 148	0.20 193	0.19 212

iinet-f	0.99 400	0.45 404	3.71 529	0.55 273	0.43 322	1.81 476	0.68 390	1.14 225	1.14 311	1.18 309	1.42 375	1.58 428	1.44 463	1.34 268	1.59 476	0.24 312	0.23 393	0.20 166	0.19 207	0.26 321	0.25 324

tg	0.52 136	0.24 76	0.61 146	0.49 154	0.30 149	0.90 328	0.29 57	1.07 202	0.83 174	0.83 174	1.02 211	0.62 150	0.43 100	1.35 269	0.41 164	0.17 101	0.12 52	0.22 229	0.20 239	0.17 89	0.15 93

CRFU-Net	0.86 364	0.39 373	1.00 364	0.65 390	0.57 402	1.78 475	0.86 438	2.15 483	0.81 168	1.38 408	1.18 286	1.64 441	1.19 432	1.35 269	0.90 379	0.26 360	0.22 381	0.21 201	0.19 207	0.23 282	0.24 312

Pruner-Stereo	0.62 217	0.29 209	0.70 203	0.61 346	0.31 175	0.63 191	0.43 211	1.17 231	0.99 236	1.53 443	1.08 237	0.95 273	0.55 178	1.35 269	0.51 245	0.23 297	0.14 161	0.24 287	0.21 283	0.21 234	0.23 298

CFNet-ft	0.72 279	0.32 278	0.54 101	0.66 397	0.54 391	0.83 310	0.55 328	1.37 283	1.15 323	0.93 197	1.28 327	1.57 425	0.97 371	1.35 269	0.81 356	0.26 360	0.20 341	0.33 423	0.25 362	0.30 375	0.23 298

CFNet_RVC	0.72 279	0.32 278	0.54 101	0.66 397	0.54 391	0.83 310	0.55 328	1.37 283	1.15 323	0.93 197	1.28 327	1.57 425	0.97 371	1.35 269	0.81 356	0.26 360	0.20 341	0.33 423	0.25 362	0.30 375	0.23 298

mms	0.40 68	0.27 152	0.52 90	0.46 102	0.32 194	0.43 50	0.46 248	0.70 51	0.46 55	0.35 24	0.58 90	0.44 60	0.30 30	1.36 274	0.33 78	0.16 58	0.13 110	0.18 110	0.15 106	0.19 159	0.15 93

hknet	0.77 318	0.32 278	0.95 347	0.54 249	0.38 278	1.27 415	0.65 377	2.16 486	1.07 269	1.20 317	1.11 252	1.59 429	0.81 291	1.37 275	0.66 305	0.22 272	0.17 286	0.25 326	0.22 312	0.22 257	0.22 278

DDUNet	1.50 475	2.69 553	1.12 407	1.77 531	1.88 533	1.84 480	0.92 451	1.70 373	1.16 332	1.38 408	1.79 456	1.60 431	1.12 418	1.37 275	1.08 407	1.10 527	0.76 530	2.37 539	0.94 531	2.00 529	1.37 530

Patchmatch Stereo++	0.55 176	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.29 57	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	1.37 275	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172
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
iRAFT	0.55 176	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.29 57	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	1.37 275	0.45 201	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

ff7	0.43 84	0.27 152	0.56 115	0.44 82	0.33 215	0.50 100	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.49 94	0.53 72	0.44 60	0.48 139	1.38 279	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172

ffff	0.43 84	0.27 152	0.56 115	0.44 82	0.33 215	0.50 100	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.49 94	0.53 72	0.44 60	0.48 139	1.38 279	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172

11t	0.43 84	0.27 152	0.56 115	0.44 82	0.33 215	0.50 100	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.49 94	0.53 72	0.44 60	0.48 139	1.38 279	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172

ccc-4	0.43 84	0.27 152	0.56 115	0.44 82	0.33 215	0.50 100	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.49 94	0.53 72	0.44 60	0.48 139	1.38 279	0.33 78	0.17 101	0.12 52	0.21 201	0.15 106	0.18 119	0.18 172

test_xeample3	0.42 78	0.28 174	0.69 197	0.43 59	0.33 215	0.56 153	0.38 149	0.79 78	0.45 49	0.53 108	0.46 49	0.44 60	0.44 108	1.38 279	0.31 60	0.18 140	0.14 161	0.19 131	0.15 106	0.17 89	0.16 122

SMoEStereo_RVC	0.39 60	0.25 103	0.50 76	0.45 95	0.30 149	0.61 180	0.36 126	0.72 56	0.45 49	0.46 75	0.43 34	0.42 55	0.35 58	1.39 284	0.29 33	0.15 37	0.12 52	0.20 166	0.15 106	0.16 60	0.15 93

gwcnet-sp	0.74 302	0.33 300	1.44 454	0.57 302	0.45 336	1.40 436	0.54 310	1.50 315	1.14 311	1.30 369	1.02 211	0.94 265	0.82 296	1.39 284	0.76 336	0.21 246	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.22 257	0.22 278

scenet	0.74 302	0.33 300	1.44 454	0.57 302	0.45 336	1.40 436	0.54 310	1.50 315	1.14 311	1.30 369	1.02 211	0.94 265	0.82 296	1.39 284	0.76 336	0.21 246	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.22 257	0.22 278

ssnet	0.74 302	0.33 300	1.44 454	0.57 302	0.45 336	1.40 436	0.54 310	1.50 315	1.14 311	1.30 369	1.02 211	0.94 265	0.82 296	1.39 284	0.76 336	0.21 246	0.21 363	0.22 229	0.21 283	0.22 257	0.22 278

Wz-Net-LNSev	1.03 416	0.67 474	2.71 520	0.64 376	0.84 487	1.75 468	1.00 467	1.80 405	1.32 413	1.28 355	1.25 311	1.65 444	1.22 439	1.39 284	1.40 452	0.28 389	0.26 414	0.24 287	0.23 335	0.33 401	0.32 403

GrayStereo	0.82 344	0.26 124	0.58 131	0.63 367	0.37 261	0.76 268	1.86 524	1.11 219	0.87 184	1.99 494	1.89 469	1.08 314	1.82 499	1.39 284	0.48 227	0.19 181	0.14 161	0.19 131	0.21 283	0.18 119	0.39 437

cf-r	0.73 297	0.30 229	0.77 270	0.55 273	0.63 431	0.78 281	0.48 266	1.79 402	1.15 323	1.13 276	1.26 318	1.43 397	0.87 324	1.40 290	0.85 369	0.25 338	0.18 307	0.22 229	0.23 335	0.19 159	0.19 212

MyStereo05	0.66 251	0.28 174	1.07 393	0.56 286	0.46 347	0.61 180	0.73 403	1.34 277	1.41 454	1.15 285	0.91 169	0.77 192	0.80 287	1.41 291	0.63 297	0.17 101	0.16 257	0.23 267	0.20 239	0.22 257	0.20 244

IGEV-Stereo+	0.45 103	0.21 26	0.43 34	0.41 45	0.39 288	0.15 1	0.19 5	0.44 3	0.36 24	0.26 5	0.25 7	0.31 33	0.41 89	1.43 292	0.30 43	0.17 101	0.12 52	0.15 21	0.11 8	1.16 521	1.70 536

PSMNet-ADL	0.72 279	0.35 344	0.62 151	0.69 423	0.46 347	1.14 390	0.44 224	1.37 283	1.01 244	0.83 174	1.17 284	1.33 382	0.96 368	1.43 292	0.95 387	0.33 425	0.22 381	0.21 201	0.23 335	0.27 335	0.29 374

STTStereo	0.78 326	0.50 425	1.22 422	0.64 376	0.54 391	0.89 325	0.54 310	1.44 302	1.11 292	1.38 408	1.09 242	1.27 369	0.85 311	1.43 292	0.83 363	0.29 399	0.27 422	0.33 423	0.39 472	0.32 392	0.30 388

DeepPruner_ROB	0.74 302	0.48 415	0.87 313	0.57 302	0.44 329	0.79 286	0.54 310	1.73 376	0.96 217	1.38 408	1.27 321	1.24 357	0.73 254	1.43 292	0.73 327	0.34 435	0.28 429	0.27 361	0.26 379	0.31 384	0.31 398

MIM_Stereo	0.57 192	0.24 76	0.92 337	0.46 102	0.30 149	0.54 140	0.28 52	1.27 265	0.75 147	1.00 221	1.16 281	0.93 262	0.53 166	1.45 296	0.61 290	0.16 58	0.16 257	0.20 166	0.19 207	0.17 89	0.14 63

s12784h	0.52 136	0.20 8	0.38 8	0.41 45	0.19 1	0.96 354	0.34 100	1.17 231	1.25 379	0.81 168	0.90 167	0.63 153	0.50 153	1.45 296	0.42 175	0.14 30	0.12 52	0.17 76	0.11 8	0.18 119	0.11 2

ACVNet-DCA	0.56 185	0.31 262	0.50 76	0.54 249	0.26 62	1.18 401	0.51 285	1.42 295	0.78 160	0.58 116	0.79 146	0.48 83	0.88 329	1.46 298	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.25 326	0.15 106	0.22 257	0.21 261

xx1	0.67 260	0.31 262	0.50 76	0.54 249	0.26 62	1.18 401	0.51 285	0.93 131	3.05 530	0.58 116	0.79 146	0.95 273	0.77 270	1.46 298	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.24 287	0.23 335	0.22 257	0.21 261

cc1	0.64 236	0.31 262	0.50 76	0.54 249	0.26 62	1.18 401	0.51 285	0.93 131	3.05 530	0.58 116	0.79 146	0.48 83	0.88 329	1.46 298	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.25 326	0.15 106	0.19 159	0.19 212

test_xeample	1.45 472	0.28 174	0.65 168	0.51 196	0.28 110	0.94 344	0.59 359	2.14 481	1.29 399	1.24 340	1.51 405	0.88 239	0.86 319	1.46 298	15.10 557	0.22 272	0.20 341	0.22 229	0.20 239	0.22 257	0.22 278

RAFT_CTSACE	0.63 224	0.26 124	0.88 320	0.55 273	0.51 374	0.71 246	0.44 224	0.80 86	0.97 224	0.97 209	1.84 462	1.18 344	0.68 237	1.47 302	0.36 115	0.16 58	0.15 218	0.21 201	0.20 239	0.20 193	0.14 63

UDG	1.41 470	2.65 552	0.99 359	1.44 527	1.64 531	1.34 427	0.80 425	1.60 347	1.23 370	1.23 332	1.71 446	2.01 482	1.34 456	1.47 302	1.41 456	0.90 517	0.54 520	2.29 537	0.75 520	1.84 528	1.04 522

GANet-RSSM	0.72 279	0.28 174	0.63 154	0.64 376	0.58 411	0.80 294	0.58 351	1.89 428	1.08 275	1.04 235	1.25 311	1.15 339	1.04 399	1.49 304	0.62 293	0.25 338	0.19 323	0.22 229	0.22 312	0.22 257	0.21 261

HSM-Net_RVC	0.87 368	0.29 209	0.53 95	0.53 234	0.30 149	1.15 396	0.55 328	3.57 536	1.28 395	1.53 443	1.74 449	1.68 447	0.93 351	1.49 304	0.77 342	0.22 272	0.17 286	0.19 131	0.18 185	0.20 193	0.19 212
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
YMNet	1.00 405	0.54 437	1.40 447	0.81 468	0.85 490	1.87 483	0.62 368	1.55 337	1.18 342	1.63 464	1.99 476	1.77 458	0.97 371	1.50 306	1.45 464	0.33 425	0.37 481	0.31 401	0.32 442	0.32 392	0.29 374

YMNet_1	1.00 405	0.54 437	1.40 447	0.81 468	0.85 490	1.87 483	0.62 368	1.55 337	1.18 342	1.63 464	1.99 476	1.77 458	0.97 371	1.50 306	1.45 464	0.33 425	0.37 481	0.31 401	0.32 442	0.32 392	0.29 374

SQANet	1.31 458	0.88 499	1.08 397	1.83 532	1.44 528	1.44 443	0.75 408	1.74 380	1.09 283	1.32 383	1.26 318	1.28 372	1.01 390	1.50 306	0.83 363	2.50 538	0.34 463	1.47 530	0.55 505	2.32 531	1.57 533

MyStereo04	0.67 260	0.29 209	1.07 393	0.55 273	0.45 336	0.59 166	0.79 419	1.50 315	1.40 450	0.91 194	0.91 169	0.74 183	0.86 319	1.52 309	0.62 293	0.17 101	0.16 257	0.24 287	0.20 239	0.23 282	0.20 244

fast-acv-ft	0.94 384	0.44 397	1.40 447	0.58 308	0.51 374	1.77 473	0.69 394	1.36 282	1.42 457	1.29 361	1.86 465	1.74 454	1.25 443	1.52 309	1.38 448	0.26 360	0.28 429	0.28 374	0.28 409	0.27 335	0.26 348

iGMRVC	0.56 185	0.30 229	0.73 233	0.50 166	0.27 86	0.65 210	0.38 149	1.05 187	0.64 107	1.12 262	0.96 181	0.83 218	0.60 205	1.52 309	0.46 215	0.22 272	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.26 321	0.18 172

MFMNet_re	1.40 469	1.14 516	1.68 478	1.39 524	1.07 507	1.48 445	1.43 503	1.87 423	1.82 495	2.26 503	2.19 489	1.51 417	1.86 501	1.52 309	1.25 431	0.93 518	0.83 533	0.84 518	0.80 523	0.99 516	1.05 524

test_5	0.65 244	0.30 229	0.75 253	0.67 409	0.50 363	0.92 339	0.52 296	1.39 289	1.12 296	0.76 151	1.11 252	1.00 290	0.90 336	1.53 313	0.45 201	0.18 140	0.13 110	0.23 267	0.22 312	0.21 234	0.19 212

GwcNet-RSSM	0.77 318	0.32 278	1.01 368	0.62 358	0.54 391	0.78 281	0.51 285	1.73 376	1.20 355	1.09 246	1.37 361	1.46 407	0.85 311	1.53 313	1.09 409	0.25 338	0.18 307	0.23 267	0.24 348	0.20 193	0.19 212

ADCRef	1.35 463	0.55 442	2.37 511	0.72 439	0.77 471	1.94 488	0.78 416	1.91 435	1.27 390	1.57 455	1.59 425	1.36 389	1.41 459	1.54 315	7.53 536	0.23 297	0.20 341	0.32 415	0.30 429	0.29 364	0.29 374

NCCL2	1.00 405	0.56 445	1.06 388	0.75 453	0.57 402	1.31 422	1.72 516	1.77 392	1.36 432	1.50 439	1.17 284	1.91 470	1.17 426	1.54 315	1.29 438	0.35 442	0.31 450	0.45 478	0.44 484	0.40 434	0.40 438

ffm	0.72 279	0.33 300	0.85 296	0.53 234	0.37 261	0.74 257	0.56 336	0.95 143	2.47 518	1.15 285	1.45 386	1.06 308	0.82 296	1.55 317	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.31 401	0.27 389	0.19 159	0.20 244

tt1	0.62 217	0.32 278	0.51 83	0.54 249	0.26 62	1.16 398	0.48 266	0.95 143	2.47 518	0.57 114	0.77 138	0.49 91	0.81 291	1.55 317	0.32 65	0.20 213	0.12 52	0.24 287	0.15 106	0.19 159	0.20 244

DLNR_Zeroshot_test	23.17 569	48.52 582	43.29 573	176.68 581	78.69 577	0.35 16	0.21 11	23.41 568	0.75 147	0.66 137	0.86 158	0.59 140	0.30 30	1.56 319	0.44 188	9.57 567	0.12 52	0.18 110	0.14 90	76.92 580	0.16 122

FTStereo	0.91 377	0.26 124	0.56 115	0.54 249	0.33 215	0.66 218	1.87 525	1.00 161	0.75 147	1.75 473	4.15 525	1.04 306	1.65 484	1.57 320	0.46 215	0.19 181	0.16 257	0.23 267	0.21 283	0.18 119	0.63 496

KYRaft	0.75 310	0.28 174	0.62 151	0.56 286	0.29 127	0.67 222	0.86 438	0.94 138	0.84 178	1.62 462	2.21 490	1.16 340	1.02 395	1.57 320	0.40 153	0.20 213	0.13 110	0.22 229	0.28 409	0.20 193	1.02 520

Prome-Stereo	0.75 310	0.27 152	0.53 95	0.55 273	0.32 194	0.59 166	0.97 461	0.89 114	0.88 188	1.45 427	2.46 502	0.91 251	1.41 459	1.58 322	0.44 188	0.18 140	0.13 110	0.19 131	0.17 168	0.20 193	0.92 516

LALA_ROB	1.01 411	0.59 455	1.16 415	0.67 409	0.51 374	1.63 458	1.26 496	1.69 368	1.38 440	1.81 483	1.37 361	1.94 475	1.02 395	1.58 322	1.38 448	0.37 450	0.27 422	0.43 473	0.37 468	0.43 447	0.37 428

CBMV	0.95 387	0.44 397	0.66 175	0.53 234	0.35 236	1.53 450	1.63 515	1.69 368	1.42 457	2.00 496	1.60 426	1.43 397	1.17 426	1.59 324	0.99 396	0.34 435	0.34 463	0.39 461	0.33 451	0.33 401	0.32 403
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.99 400	0.51 428	1.41 452	0.56 286	0.41 307	2.43 511	0.57 347	1.15 227	1.18 342	0.81 168	1.01 203	3.39 523	2.14 515	1.60 325	1.07 406	0.27 376	0.22 381	0.22 229	0.22 312	0.28 353	0.32 403

ETE_ROB	0.96 388	0.64 471	1.16 415	0.69 423	0.48 353	1.14 390	1.13 482	1.77 392	1.19 350	1.91 491	1.45 386	1.73 452	1.05 403	1.60 325	1.14 419	0.32 417	0.26 414	0.38 455	0.34 456	0.39 430	0.41 442

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 330	0.43 394	1.05 384	0.64 376	0.58 411	0.95 348	0.53 304	1.53 330	1.18 342	1.37 403	1.15 276	1.43 397	0.88 329	1.61 327	0.84 366	0.25 338	0.22 381	0.27 361	0.27 389	0.29 364	0.29 374
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo_test	0.73 297	0.27 152	0.74 249	0.49 154	0.40 299	0.90 328	0.81 428	1.53 330	1.14 311	1.28 355	1.27 321	1.52 419	0.72 252	1.62 328	0.94 383	0.19 181	0.14 161	0.16 51	0.15 106	0.18 119	0.19 212

iResNet	0.75 310	0.40 379	1.36 445	0.67 409	0.29 127	0.92 339	0.59 359	1.52 324	1.25 379	1.28 355	1.48 398	0.94 265	0.76 266	1.62 328	0.78 344	0.18 140	0.14 161	0.18 110	0.15 106	0.22 257	0.23 298

G2L-ROB	0.73 297	0.25 103	0.76 263	0.54 249	0.39 288	0.95 348	0.66 382	1.66 363	1.09 283	1.24 340	1.02 211	1.64 441	0.71 249	1.63 330	1.02 399	0.20 213	0.14 161	0.17 76	0.15 106	0.20 193	0.22 278

LMCR-Stereo	0.82 344	0.46 406	0.88 320	0.75 453	0.43 322	1.33 425	0.56 336	2.43 518	0.98 229	1.53 443	1.49 400	0.74 183	1.00 388	1.63 330	0.89 376	0.28 389	0.17 286	0.22 229	0.17 168	0.29 364	0.20 244

RAFT+CT+SA	0.58 198	0.29 209	0.60 143	0.66 397	0.37 261	0.42 41	0.55 328	1.27 265	1.03 251	0.70 141	1.22 301	0.60 141	0.70 245	1.64 332	0.41 164	0.18 140	0.13 110	0.22 229	0.22 312	0.21 234	0.18 172

PSM-AAD	0.79 330	0.27 152	0.53 95	0.55 273	0.28 110	0.77 276	1.24 492	0.99 157	0.91 200	1.66 467	1.57 421	0.81 206	2.19 517	1.65 333	0.44 188	0.19 181	0.14 161	0.38 455	0.32 442	0.21 234	0.70 505

UNet	0.83 350	0.34 323	1.31 436	0.58 308	0.74 460	1.58 454	0.49 276	1.41 293	1.04 256	1.21 321	1.08 237	1.54 421	1.12 418	1.65 333	1.09 409	0.23 297	0.17 286	0.25 326	0.20 239	0.25 309	0.22 278

iResNet_ROB	0.77 318	0.30 229	0.99 359	0.57 302	0.36 246	0.83 310	0.36 126	2.33 508	1.58 476	1.27 353	1.30 331	1.25 361	0.84 308	1.65 333	0.79 350	0.20 213	0.14 161	0.17 76	0.12 40	0.18 119	0.27 358

PSMNet_ROB	0.90 374	0.52 432	1.17 417	0.72 439	0.61 425	1.27 415	1.12 481	1.76 388	1.12 296	1.09 246	1.28 327	1.45 404	0.89 335	1.65 333	1.42 460	0.33 425	0.25 409	0.37 452	0.39 472	0.35 406	0.29 374

hitnet-ft	0.79 330	0.35 344	0.57 125	0.58 308	0.42 312	0.96 354	0.46 248	1.47 308	1.33 417	1.19 313	1.22 301	1.81 461	0.98 378	1.66 337	0.94 383	0.33 425	0.28 429	0.34 433	0.27 389	0.35 406	0.31 398

test_1	0.54 161	0.22 47	0.68 184	0.47 113	0.27 86	0.58 161	0.35 110	0.92 124	1.00 241	1.28 355	0.68 112	0.87 235	0.45 112	1.67 338	0.37 127	0.16 58	0.11 28	0.20 166	0.16 148	0.17 89	0.13 37

test_3	0.55 176	0.23 58	0.71 215	0.53 234	0.28 110	0.61 180	0.40 172	0.92 124	1.05 260	1.19 313	0.68 112	0.93 262	0.44 108	1.67 338	0.39 146	0.15 37	0.12 52	0.22 229	0.19 207	0.21 234	0.14 63

ADLNet2	0.88 369	0.34 323	1.17 417	0.77 458	0.64 434	1.12 388	0.76 411	1.74 380	1.24 376	1.21 321	1.65 439	1.71 450	1.05 403	1.67 338	1.17 424	0.24 312	0.21 363	0.21 201	0.22 312	0.26 321	0.29 374

MMNet	0.84 355	0.32 278	1.09 400	0.60 332	0.59 419	1.85 481	0.49 276	1.51 322	1.27 390	1.37 403	1.15 276	1.26 365	1.18 429	1.67 338	1.22 428	0.19 181	0.18 307	0.23 267	0.22 312	0.25 309	0.21 261

UPFNet	0.80 333	0.32 278	0.90 330	0.59 321	0.74 460	1.26 414	0.80 425	1.52 324	1.10 290	1.30 369	1.12 259	1.30 376	0.84 308	1.67 338	1.09 409	0.24 312	0.24 402	0.24 287	0.23 335	0.25 309	0.18 172

test-3	0.54 161	0.22 47	0.68 184	0.47 113	0.27 86	0.58 161	0.35 110	0.92 124	1.00 241	1.32 383	0.69 116	0.87 235	0.45 112	1.68 343	0.37 127	0.16 58	0.11 28	0.20 166	0.16 148	0.17 89	0.13 37

delet	0.85 359	0.32 278	0.95 347	0.65 390	0.66 439	1.64 460	0.84 432	1.75 382	1.35 429	1.32 383	1.30 331	1.30 376	0.88 329	1.68 343	1.10 412	0.21 246	0.21 363	0.24 287	0.24 348	0.21 234	0.21 261

xyz-stereo-finetune	0.48 123	0.25 103	0.54 101	0.42 52	0.23 22	0.80 294	0.42 192	0.80 86	0.80 165	0.61 127	0.62 98	0.54 115	0.43 100	1.70 345	0.58 277	0.15 37	0.15 218	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.15 93

DLCB_ROB	0.86 364	0.40 379	0.78 278	0.68 420	0.54 391	1.11 385	0.84 432	1.49 311	1.23 370	1.64 466	1.65 439	1.70 449	0.91 339	1.70 345	1.05 401	0.25 338	0.24 402	0.26 345	0.27 389	0.27 335	0.24 312

SMFormer	0.75 310	0.30 229	0.86 302	0.46 102	0.26 62	0.82 305	0.43 211	2.05 466	1.39 445	1.23 332	1.47 393	0.98 283	0.95 361	1.71 347	0.82 361	0.24 312	0.20 341	0.22 229	0.21 283	0.23 282	0.24 312

tta	0.75 310	0.30 229	0.86 302	0.46 102	0.26 62	0.82 305	0.43 211	2.05 466	1.39 445	1.23 332	1.47 393	0.98 283	0.95 361	1.71 347	0.82 361	0.24 312	0.20 341	0.22 229	0.21 283	0.18 119	0.18 172

qqq1	0.72 279	0.30 229	0.86 302	0.46 102	0.26 62	0.82 305	0.43 211	2.05 466	1.39 445	1.23 332	1.47 393	0.98 283	0.95 361	1.71 347	0.44 188	0.24 312	0.20 341	0.18 110	0.15 106	0.18 119	0.18 172

fff1	0.72 279	0.30 229	0.86 302	0.46 102	0.26 62	0.82 305	0.43 211	2.05 466	1.39 445	1.23 332	1.47 393	0.98 283	0.95 361	1.71 347	0.44 188	0.24 312	0.20 341	0.18 110	0.15 106	0.18 119	0.18 172

otaku	1.60 482	1.11 514	1.21 420	2.20 534	1.56 530	1.97 490	1.24 492	2.07 472	1.36 432	1.44 425	1.62 433	1.73 452	1.19 432	1.73 351	0.98 395	2.89 543	0.57 522	1.74 531	0.60 512	2.78 538	1.94 539

TestStereo1	0.63 224	0.28 174	0.75 253	0.76 455	0.31 175	0.48 74	0.43 211	1.30 270	1.21 361	0.97 209	1.31 337	0.64 156	0.77 270	1.75 352	0.42 175	0.20 213	0.15 218	0.22 229	0.18 185	0.21 234	0.17 147

SA-5K	0.63 224	0.28 174	0.75 253	0.76 455	0.31 175	0.48 74	0.43 211	1.30 270	1.21 361	0.97 209	1.31 337	0.64 156	0.77 270	1.75 352	0.42 175	0.20 213	0.15 218	0.22 229	0.18 185	0.21 234	0.17 147

DGSMNet	1.14 440	0.76 489	2.49 514	0.81 468	0.86 492	1.39 435	1.39 501	2.13 477	1.35 429	1.26 350	1.63 436	1.48 413	0.98 378	1.75 352	1.10 412	0.45 479	0.43 497	0.55 501	0.49 496	0.75 507	0.70 505

ccnet	1.12 435	0.67 474	1.01 368	0.78 460	0.73 459	1.72 466	0.99 465	1.84 417	1.26 384	1.47 430	1.85 464	1.75 457	1.29 448	1.75 352	1.88 486	0.57 501	0.53 517	0.57 506	0.55 505	0.59 489	0.54 479

StereoDRNet	0.98 398	0.47 411	1.70 479	0.76 455	0.94 500	1.51 448	0.91 449	1.92 438	1.32 413	1.61 459	1.13 264	1.47 412	0.97 371	1.75 352	1.46 467	0.28 389	0.23 393	0.29 384	0.27 389	0.35 406	0.27 358

222	1.61 484	0.29 209	0.67 180	0.56 286	0.29 127	1.06 378	0.42 192	2.17 492	1.31 409	1.31 379	1.52 406	0.92 260	0.94 356	1.76 357	17.65 561	0.24 312	0.20 341	0.21 201	0.19 207	0.22 257	0.23 298

DN-CSS_ROB	0.64 236	0.32 278	1.05 384	0.55 273	0.40 299	0.54 140	0.45 241	1.21 247	0.93 207	1.03 232	1.47 393	0.69 173	0.63 224	1.76 357	0.49 234	0.18 140	0.14 161	0.25 326	0.22 312	0.22 257	0.20 244

PWCDC_ROB	1.29 454	0.75 488	1.33 441	1.05 512	0.88 495	1.73 467	0.52 296	1.89 428	3.28 532	1.29 361	4.88 535	1.22 350	1.46 466	1.77 359	1.45 464	0.60 506	0.26 414	0.29 384	0.25 362	0.52 476	0.37 428

xxxx	1.51 476	0.28 174	0.68 184	0.54 249	0.28 110	1.16 398	0.44 224	2.19 495	1.29 399	1.09 246	1.36 359	1.22 350	0.85 311	1.79 360	15.70 560	0.24 312	0.21 363	0.21 201	0.20 239	0.22 257	0.23 298

HGLStereo	0.85 359	0.38 368	0.94 343	0.80 465	1.03 505	1.17 400	0.58 351	1.52 324	1.20 355	1.19 313	1.62 433	1.13 336	1.20 435	1.80 361	1.06 403	0.24 312	0.24 402	0.24 287	0.21 283	0.23 282	0.27 358

XPNet_ROB	0.96 388	0.49 418	1.09 400	0.72 439	0.57 402	1.11 385	1.14 483	1.66 363	1.23 370	1.85 486	1.39 370	1.64 441	1.11 415	1.80 361	1.42 460	0.38 454	0.30 444	0.33 423	0.29 420	0.37 417	0.34 413

AF-Net	1.13 438	0.52 432	1.33 441	0.86 487	0.91 496	1.38 433	0.71 399	2.16 486	1.62 478	1.56 451	2.40 499	1.99 480	1.65 484	1.81 363	1.48 469	0.48 487	0.28 429	0.49 487	0.33 451	0.39 430	0.32 403

Sa-1000	0.72 279	0.29 209	0.76 263	0.59 321	0.30 149	0.73 253	0.37 143	1.62 354	1.33 417	1.28 355	2.04 482	0.86 231	0.75 258	1.84 364	0.38 138	0.19 181	0.14 161	0.25 326	0.23 335	0.20 193	0.16 122

ARAFT	0.77 318	0.36 354	1.49 468	0.51 196	0.31 175	0.90 328	0.82 430	1.90 431	1.06 264	1.62 462	1.24 307	1.02 299	0.64 228	1.84 364	0.50 240	0.18 140	0.14 161	0.28 374	0.27 389	0.17 89	0.16 122

RP	1.09 428	0.50 425	1.12 407	0.90 498	1.04 506	1.11 385	0.84 432	1.80 405	1.62 478	1.55 450	2.00 478	1.90 469	1.78 494	1.84 364	1.25 431	0.52 492	0.36 479	0.48 485	0.36 465	0.45 456	0.43 453

ttt	0.94 384	0.34 323	0.59 138	0.61 346	0.37 261	0.94 344	0.50 284	2.17 492	1.34 420	1.23 332	1.61 430	0.91 251	0.76 266	1.85 367	3.97 522	0.30 403	0.26 414	0.26 345	0.24 348	0.29 364	0.29 374

SA	0.66 251	0.30 229	0.82 290	0.61 346	0.30 149	0.58 161	0.38 149	1.44 302	1.30 405	0.96 206	1.36 359	0.66 163	0.95 361	1.85 367	0.42 175	0.19 181	0.15 218	0.25 326	0.23 335	0.21 234	0.17 147

iResNetv2_ROB	0.80 333	0.37 361	1.71 481	0.56 286	0.37 261	0.94 344	0.64 375	1.73 376	1.34 420	1.23 332	1.42 375	1.26 365	0.92 342	1.85 367	0.56 271	0.23 297	0.15 218	0.19 131	0.14 90	0.24 297	0.19 212

Ntro	1.64 486	1.15 517	1.23 423	2.48 539	1.83 532	2.09 497	1.16 486	1.96 447	1.38 440	1.21 321	1.62 433	1.62 433	1.29 448	1.87 370	1.11 415	3.04 544	0.56 521	1.82 533	0.64 514	2.80 539	2.05 540

HH	0.63 224	0.30 229	0.77 270	0.50 166	0.32 194	0.49 86	0.46 248	1.65 358	0.64 107	0.69 139	1.09 242	1.63 438	0.85 311	1.90 371	0.37 127	0.18 140	0.13 110	0.19 131	0.17 168	0.19 159	0.16 122

HanStereo	0.63 224	0.30 229	0.77 270	0.50 166	0.32 194	0.49 86	0.46 248	1.65 358	0.64 107	0.69 139	1.09 242	1.63 438	0.85 311	1.90 371	0.37 127	0.18 140	0.13 110	0.19 131	0.17 168	0.19 159	0.16 122

MSKI-zero shot	0.55 176	0.26 124	0.57 125	0.51 196	0.26 62	0.69 234	0.28 52	1.18 236	0.64 107	0.91 194	1.32 343	0.82 211	0.33 43	1.92 373	0.32 65	0.17 101	0.12 52	0.17 76	0.13 63	0.16 60	0.16 122

G-Net	1.66 487	0.63 469	1.56 471	1.11 517	0.74 460	2.98 526	0.91 449	1.55 337	1.22 367	2.76 522	8.18 553	2.32 497	2.53 527	1.92 373	1.87 484	0.48 487	0.44 500	0.45 478	0.31 434	0.60 493	0.57 487

Nwc_Net	1.09 428	0.49 418	1.33 441	0.89 497	0.80 481	1.49 447	0.66 382	2.19 495	1.27 390	1.32 383	2.26 492	1.96 477	1.54 474	1.92 373	1.34 443	0.40 460	0.30 444	0.43 473	0.45 486	0.38 426	0.37 428

SHD	1.31 458	0.71 482	2.34 510	0.86 487	0.75 467	1.77 473	0.65 377	2.22 499	2.50 521	2.40 512	1.71 446	1.91 470	1.60 480	1.93 376	2.37 500	0.38 454	0.31 450	0.38 455	0.40 476	0.48 466	0.50 472

ac_64	0.82 344	0.29 209	0.81 287	0.71 436	0.60 422	1.05 375	0.54 310	1.99 455	0.92 205	1.18 309	1.06 228	1.99 480	1.08 410	1.94 377	0.97 392	0.27 376	0.22 381	0.24 287	0.23 335	0.22 257	0.19 212

MLCV	0.72 279	0.34 323	1.10 403	0.51 196	0.23 22	0.91 332	0.39 164	1.33 272	1.23 370	1.46 429	1.55 413	1.01 297	0.64 228	1.95 378	0.80 354	0.18 140	0.12 52	0.18 110	0.14 90	0.19 159	0.17 147

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 430	1.02 507	1.00 364	0.82 476	0.67 443	1.93 487	0.93 455	1.62 354	1.11 292	1.15 285	1.25 311	1.50 415	0.79 281	1.96 379	0.76 336	1.89 532	0.34 463	0.79 516	0.36 465	1.25 525	0.83 512

Wz-Net-MNSev	1.11 433	0.58 452	2.23 507	0.66 397	0.71 454	1.95 489	1.46 505	1.98 453	1.45 461	1.79 479	1.43 379	1.49 414	1.33 455	1.97 380	1.42 460	0.27 376	0.23 393	0.28 374	0.28 409	0.34 404	0.31 398

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 400	0.40 379	1.82 489	0.66 397	0.62 430	2.05 495	0.78 416	1.91 435	1.29 399	1.54 447	1.42 375	1.51 417	1.23 440	1.99 381	1.33 441	0.23 297	0.14 161	0.20 166	0.15 106	0.27 335	0.26 348

aanetorigin	1.23 449	0.79 491	2.78 522	0.70 428	0.79 476	0.99 364	1.06 475	1.06 200	1.37 436	3.52 533	2.61 505	1.72 451	1.63 482	1.99 381	1.78 481	0.25 338	0.24 402	0.26 345	0.25 362	0.38 426	0.45 457

TCMNet	1.01 411	0.60 463	2.10 499	0.86 487	1.33 526	1.14 390	0.67 386	1.69 368	1.23 370	1.11 260	1.57 421	1.30 376	0.97 371	2.01 383	1.50 471	0.31 410	0.31 450	0.38 455	0.34 456	0.42 441	0.36 423

FAT-Stereo	1.07 422	0.41 387	1.32 439	0.72 439	0.58 411	1.08 381	0.89 444	1.96 447	1.65 480	1.75 473	1.98 475	2.03 485	1.48 469	2.02 384	1.18 427	0.42 468	0.35 474	0.34 433	0.29 420	0.35 406	0.53 478

IGEVStereo-DCA	0.46 110	0.28 174	0.56 115	0.43 59	0.33 215	0.49 86	0.42 192	0.87 105	0.50 62	0.47 78	0.48 54	0.48 83	0.46 119	2.03 385	0.30 43	0.19 181	0.14 161	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.18 172

rrr	0.46 110	0.28 174	0.73 233	0.43 59	0.33 215	0.49 86	0.38 149	0.76 66	0.50 62	0.47 78	0.48 54	0.48 83	0.46 119	2.03 385	0.30 43	0.19 181	0.14 161	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.16 122

GANetREF_RVC	1.07 422	0.86 496	1.31 436	0.82 476	0.53 388	1.41 441	1.31 498	1.76 388	1.52 470	1.27 353	1.31 337	1.46 407	1.24 442	2.03 385	0.96 391	0.56 500	0.45 504	0.67 512	0.50 498	0.88 511	0.59 490
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
S-Stereo	1.15 444	0.46 406	2.17 504	0.81 468	0.80 481	1.21 408	1.19 489	1.93 442	2.02 506	1.47 430	2.11 485	1.57 425	1.17 426	2.05 388	1.41 456	0.40 460	0.40 492	0.35 441	0.31 434	0.44 453	0.70 505

stereogan	1.15 444	0.42 391	1.40 447	0.86 487	0.84 487	2.38 509	0.71 399	1.88 426	1.73 488	1.72 471	1.94 474	2.31 496	1.29 448	2.07 389	1.08 407	0.36 446	0.35 474	0.39 461	0.31 434	0.51 474	0.46 460

GCST	1.08 425	1.47 529	0.93 339	1.73 530	1.14 516	1.30 420	0.31 74	1.33 272	1.16 332	1.29 361	0.97 190	0.98 283	0.49 147	2.08 390	0.46 215	1.19 529	0.70 529	1.30 529	0.85 527	1.02 517	0.89 515

GMM-Stereo	0.74 302	0.25 103	0.59 138	0.54 249	0.34 232	0.72 249	0.99 465	1.01 167	0.87 184	1.36 400	1.78 455	1.12 331	0.81 291	2.09 391	0.46 215	0.18 140	0.12 52	0.25 326	0.25 362	0.20 193	0.85 514

psmorigin	1.52 477	0.69 478	10.52 550	0.68 420	0.59 419	1.13 389	0.70 397	1.57 341	1.19 350	1.99 494	1.79 456	2.26 493	1.47 468	2.09 391	1.36 447	0.39 457	0.40 492	0.34 433	0.33 451	0.43 447	0.56 483

FADNet_RVC	0.83 350	0.51 428	1.83 491	0.54 249	0.42 312	1.19 405	0.46 248	1.51 322	1.09 283	0.89 187	1.24 307	0.91 251	0.87 324	2.11 393	1.11 415	0.27 376	0.22 381	0.31 401	0.28 409	0.43 447	0.38 434

ADCL	1.72 495	0.57 449	3.66 527	0.67 409	0.61 425	2.61 517	1.85 523	1.96 447	1.67 482	1.90 490	1.83 460	2.06 488	1.90 504	2.13 394	9.15 545	0.26 360	0.24 402	0.34 433	0.32 442	0.38 426	0.35 418

DFGA-Net	0.72 279	0.40 379	1.40 447	0.52 217	0.45 336	0.83 310	0.44 224	1.28 269	1.08 275	0.99 216	1.19 293	0.70 177	0.55 178	2.14 395	1.16 421	0.18 140	0.16 257	0.24 287	0.23 335	0.27 335	0.25 324

tt45	0.45 103	0.23 58	0.46 59	0.45 95	0.33 215	0.79 286	0.32 81	0.78 73	0.41 39	0.51 106	0.44 38	0.49 91	0.37 74	2.14 395	0.34 95	0.16 58	0.13 110	0.19 131	0.16 148	0.17 89	0.18 172

RainbowNet	1.97 507	1.76 534	1.57 472	2.81 542	2.21 537	1.98 492	1.81 520	2.54 522	1.89 498	1.50 439	1.84 462	1.96 477	1.65 484	2.14 395	1.25 431	3.33 550	0.85 537	2.39 542	0.98 535	2.82 541	2.22 541

FADNet-RVC-Resample	0.84 355	0.47 411	2.10 499	0.61 346	0.45 336	1.07 380	0.61 365	1.59 343	1.20 355	1.08 240	0.98 191	1.03 303	0.98 378	2.17 398	0.72 324	0.23 297	0.22 381	0.30 395	0.32 442	0.35 406	0.34 413

ADCP+	1.99 508	0.48 415	7.73 542	0.66 397	0.91 496	2.30 505	1.05 473	1.82 409	1.34 420	1.54 447	1.32 343	1.74 454	1.61 481	2.17 398	13.37 553	0.24 312	0.21 363	0.32 415	0.28 409	0.37 417	0.29 374

CBMV_ROB	0.90 374	0.44 397	0.63 154	0.51 196	0.37 261	1.25 413	0.49 276	1.77 392	1.27 390	1.41 417	2.00 478	1.33 382	1.08 410	2.17 398	0.76 336	0.43 473	0.42 496	0.47 483	0.44 484	0.41 437	0.36 423

DDVS	0.78 326	0.41 387	0.94 343	0.60 332	0.43 322	1.30 420	0.43 211	1.40 291	0.91 200	1.20 317	1.15 276	1.43 397	0.64 228	2.18 401	0.89 376	0.28 389	0.22 381	0.26 345	0.23 335	0.31 384	0.33 409

DRN-Test	1.00 405	0.44 397	1.13 409	0.70 428	0.81 483	1.62 457	0.79 419	2.14 481	1.44 460	1.78 476	1.33 345	1.43 397	1.05 403	2.18 401	1.53 473	0.27 376	0.21 363	0.31 401	0.30 429	0.32 392	0.28 370

HCRNet	0.70 270	0.39 373	0.73 233	0.60 332	0.59 419	0.76 268	0.35 110	1.22 255	1.13 308	1.02 228	0.99 193	1.02 299	0.76 266	2.19 403	0.70 316	0.28 389	0.19 323	0.28 374	0.23 335	0.25 309	0.23 298

GwcNet	1.08 425	0.51 428	2.33 509	0.79 462	1.18 519	1.76 470	0.70 397	1.68 366	1.47 463	1.41 417	1.64 437	1.74 454	1.04 399	2.20 404	1.41 456	0.30 403	0.29 440	0.29 384	0.27 389	0.30 375	0.35 418

NVstereo2D	0.92 379	0.41 387	1.48 466	0.72 439	0.72 456	1.20 407	0.87 440	1.75 382	1.38 440	0.99 216	1.13 264	1.26 365	0.98 378	2.21 405	0.89 376	0.43 473	0.20 341	0.38 455	0.24 348	0.57 485	0.63 496

NRIStereo	0.60 207	0.29 209	0.69 197	0.53 234	0.28 110	0.63 191	0.33 88	1.08 208	0.87 184	1.14 279	0.87 161	0.91 251	0.59 202	2.24 406	0.49 234	0.20 213	0.14 161	0.21 201	0.19 207	0.21 234	0.17 147

ADCMid	1.89 504	0.73 483	5.06 533	0.72 439	0.67 443	2.00 493	1.14 483	1.97 451	1.48 464	2.86 525	1.81 459	2.37 499	2.05 512	2.24 406	10.39 550	0.33 425	0.31 450	0.39 461	0.43 482	0.50 470	0.44 455

FADNet-RVC	0.88 369	0.67 474	1.93 495	0.60 332	0.48 353	0.91 332	0.60 363	1.71 374	1.18 342	0.90 189	0.96 181	1.36 389	0.92 342	2.25 408	1.17 424	0.30 403	0.29 440	0.32 415	0.32 442	0.41 437	0.35 418

RGC	1.14 440	0.79 491	1.26 429	0.91 501	0.96 503	1.52 449	0.77 414	1.92 438	1.26 384	1.54 447	1.93 472	2.02 484	1.54 474	2.25 408	1.31 440	0.44 478	0.35 474	0.58 507	0.48 493	0.47 463	0.46 460

test_sample9	1.86 500	0.49 418	1.13 409	0.56 286	0.39 288	1.02 369	0.73 403	1.78 396	1.21 361	1.22 326	1.18 286	1.08 314	0.92 342	2.27 410	7.92 541	0.57 501	12.61 570	0.62 509	0.67 516	0.45 456	0.42 446

test_sample8	2.19 513	0.49 418	1.13 409	0.56 286	0.39 288	1.02 369	0.73 403	1.82 409	1.15 323	2.26 503	1.30 331	4.94 536	2.52 526	2.27 410	7.92 541	0.57 501	12.61 570	0.62 509	0.67 516	0.45 456	0.42 446

SepStereo	0.82 344	0.34 323	1.03 379	0.64 376	0.69 451	0.77 276	0.63 373	1.54 333	1.20 355	1.79 479	1.55 413	0.95 273	1.04 399	2.30 412	0.60 288	0.21 246	0.16 257	0.25 326	0.18 185	0.27 335	0.22 278

FINET	0.97 394	0.54 437	1.60 474	0.63 367	0.79 476	1.08 381	1.07 476	1.56 340	2.20 512	1.15 285	1.49 400	0.94 265	0.88 329	2.32 413	1.05 401	0.42 468	0.35 474	0.32 415	0.28 409	0.43 447	0.38 434

RTSC	1.29 454	0.73 483	2.44 512	0.83 479	0.57 402	1.85 481	0.65 377	1.88 426	2.00 505	2.20 502	1.66 441	1.60 431	1.26 445	2.33 414	3.92 520	0.32 417	0.23 393	0.27 361	0.29 420	0.37 417	0.37 428

NCC-stereo	1.10 430	0.54 437	1.24 426	0.84 480	0.94 500	1.29 418	0.89 444	2.01 460	1.34 420	1.32 383	1.74 449	1.88 465	1.74 491	2.35 415	1.25 431	0.45 479	0.37 481	0.45 478	0.58 508	0.42 441	0.42 446

Abc-Net	1.10 430	0.54 437	1.24 426	0.84 480	0.94 500	1.29 418	0.89 444	2.01 460	1.34 420	1.32 383	1.74 449	1.88 465	1.74 491	2.35 415	1.25 431	0.45 479	0.37 481	0.45 478	0.58 508	0.42 441	0.42 446
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DisPM	0.66 251	0.28 174	0.72 221	0.61 346	0.35 236	0.62 189	0.45 241	1.02 168	0.99 236	1.56 451	1.10 246	0.80 202	0.59 202	2.37 417	0.41 164	0.23 297	0.14 161	0.23 267	0.21 283	0.20 193	0.25 324

ADCPNet	1.85 499	0.69 478	8.07 543	0.71 436	0.58 411	2.79 521	1.22 491	1.94 444	1.54 473	1.88 487	1.69 444	2.46 504	2.04 510	2.37 417	6.48 531	0.38 454	0.37 481	0.38 455	0.43 482	0.47 463	0.45 457

SACVNet	0.85 359	0.46 406	0.85 296	0.81 468	0.56 399	0.80 294	0.79 419	1.68 366	1.12 296	1.34 395	1.33 345	1.25 361	0.94 356	2.39 419	0.76 336	0.34 435	0.26 414	0.31 401	0.29 420	0.35 406	0.44 455

GASNet	0.99 400	0.97 502	1.72 482	0.98 507	0.68 449	0.83 310	0.67 386	1.60 347	1.28 395	1.31 379	1.22 301	1.22 350	1.21 438	2.41 420	1.41 456	0.43 473	0.26 414	0.36 449	0.34 456	0.55 482	0.31 398

edge stereo	1.11 433	0.50 425	1.30 435	0.71 436	0.65 436	1.14 390	0.75 408	1.93 442	1.37 436	1.71 470	1.83 460	2.54 505	1.44 463	2.43 421	1.23 429	0.42 468	0.41 494	0.54 497	0.35 461	0.42 441	0.46 460

G2L-Stereo	0.80 333	0.32 278	0.95 347	0.60 332	0.42 312	0.78 281	0.69 394	1.50 315	1.09 283	1.33 391	1.14 268	1.45 404	0.72 252	2.45 422	1.10 412	0.25 338	0.20 341	0.26 345	0.21 283	0.20 193	0.26 348

999	0.48 123	0.22 47	0.49 71	0.48 139	0.34 232	0.75 262	0.31 74	0.85 102	0.55 85	0.37 32	0.48 54	0.50 97	0.36 69	2.45 422	0.39 146	0.16 58	0.13 110	0.18 110	0.15 106	0.16 60	0.19 212

ITSA-stereo	0.82 344	0.36 354	0.82 290	0.54 249	0.31 175	0.80 294	0.47 255	2.17 492	1.67 482	1.13 276	1.13 264	0.94 265	0.86 319	2.46 424	1.00 397	0.26 360	0.23 393	0.28 374	0.27 389	0.28 353	0.36 423

PWC_ROB	1.24 450	0.76 489	2.46 513	0.72 439	0.78 473	1.15 396	0.49 276	1.75 382	1.92 501	2.31 505	3.07 512	1.59 429	1.40 458	2.46 424	2.10 496	0.33 425	0.22 381	0.35 441	0.24 348	0.38 426	0.41 442

xyz-stereo-finetune2	0.58 198	0.27 152	0.57 125	0.40 37	0.24 40	1.09 384	0.32 81	0.79 78	0.53 82	0.65 134	1.07 232	0.58 133	0.80 287	2.47 426	0.80 354	0.16 58	0.15 218	0.21 201	0.17 168	0.16 60	0.17 147

AnyNet_C32	1.96 506	1.10 511	5.17 534	0.90 498	1.11 511	2.12 499	2.37 544	1.85 418	1.48 464	2.45 513	1.70 445	2.05 487	1.64 483	2.50 427	10.28 549	0.37 450	0.34 463	0.35 441	0.41 477	0.49 469	0.54 479

dad	0.86 364	0.66 473	1.06 388	0.56 286	0.37 261	0.76 268	0.44 224	1.17 231	1.50 467	1.44 425	1.27 321	1.34 386	0.75 258	2.52 428	0.84 366	0.42 468	0.27 422	0.83 517	0.26 379	0.41 437	0.29 374

LCNet	0.72 279	0.28 174	0.52 90	0.55 273	0.31 175	0.69 234	0.54 310	1.00 161	0.88 188	1.19 313	1.34 352	0.97 281	1.34 456	2.56 429	0.45 201	0.18 140	0.13 110	0.21 201	0.25 362	0.27 335	0.73 508

WCMA_ROB	1.84 498	0.47 411	1.31 436	0.69 423	0.57 402	2.11 498	1.14 483	1.87 423	1.73 488	4.04 538	6.43 541	5.62 541	3.61 538	2.59 430	1.94 489	0.52 492	0.44 500	0.39 461	0.42 480	0.48 466	0.47 463

DISCO	1.03 416	0.34 323	1.11 405	0.69 423	0.45 336	2.07 496	0.84 432	2.13 477	1.50 467	1.15 285	1.33 345	2.40 501	1.07 409	2.60 431	1.51 472	0.23 297	0.18 307	0.22 229	0.20 239	0.31 384	0.27 358

LSM	6.33 549	1.10 511	13.19 552	1.41 526	68.17 576	1.64 460	1.90 527	1.92 438	2.46 517	2.99 528	3.11 513	1.88 465	1.80 496	2.61 432	2.06 495	0.41 464	0.58 523	0.50 488	0.57 507	0.64 496	17.66 571

ADCS	2.25 514	0.99 505	5.55 535	0.81 468	0.74 460	2.19 501	1.80 519	2.27 504	2.14 510	2.80 524	2.13 487	2.40 501	2.03 509	2.64 433	13.69 554	0.41 464	0.39 490	0.40 466	0.45 486	0.58 487	0.56 483

PVD	1.70 492	0.84 493	2.26 508	0.94 506	0.83 486	2.48 512	0.97 461	2.59 523	3.35 533	3.01 530	2.77 508	2.34 498	2.47 525	2.67 434	3.14 511	0.47 486	0.45 504	0.59 508	0.48 493	0.59 489	0.75 510

FADNet	0.92 379	0.61 465	1.81 488	0.62 358	0.55 397	0.96 354	0.57 347	1.78 396	1.33 417	0.93 197	1.01 203	1.36 389	1.01 390	2.71 435	0.75 333	0.33 425	0.34 463	0.31 401	0.34 456	0.59 489	0.40 438

DRaft	0.80 333	0.24 76	0.70 203	0.45 95	0.30 149	0.97 358	0.53 304	1.05 187	0.97 224	1.78 476	2.02 481	0.80 202	1.74 491	2.73 436	0.72 324	0.17 101	0.14 161	0.20 166	0.20 239	0.18 119	0.21 261

PDISCO_ROB	1.32 460	0.65 472	1.44 454	1.36 522	1.46 529	2.55 514	0.92 451	2.45 519	2.07 509	1.37 403	1.49 400	1.65 444	1.00 388	2.82 437	1.35 446	1.01 520	0.27 422	0.54 497	0.47 491	0.71 505	0.73 508

DAS	0.84 355	0.34 323	1.03 379	0.64 376	0.69 451	0.77 276	0.63 373	1.54 333	1.20 355	1.79 479	1.55 413	0.95 273	1.04 399	2.83 438	0.60 288	0.21 246	0.16 257	0.25 326	0.18 185	0.27 335	0.22 278

AAGNet	1.83 497	0.28 174	0.72 221	0.61 346	0.32 194	0.67 222	0.51 285	0.96 150	0.98 229	1.47 430	1.20 297	1.00 290	1.18 429	2.83 438	22.77 568	0.22 272	0.13 110	0.22 229	0.19 207	0.23 282	0.15 93

XQC	1.37 465	0.87 497	2.56 516	0.84 480	0.69 451	1.83 479	0.89 444	2.07 472	1.88 497	1.88 487	1.53 407	1.91 470	1.55 476	2.85 440	3.05 508	0.48 487	0.29 440	0.44 477	0.39 472	0.69 503	0.60 493

DANet	1.08 425	0.61 465	1.32 439	0.85 485	0.72 456	1.37 430	0.51 285	1.54 333	1.15 323	1.78 476	1.54 411	2.01 482	1.11 415	2.90 441	2.00 492	0.33 425	0.30 444	0.40 466	0.30 429	0.44 453	0.45 457
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
EDNetEfficient	2.37 519	1.10 511	8.08 544	0.74 450	0.71 454	0.98 363	1.56 510	1.46 306	4.06 541	4.90 547	2.82 509	2.25 492	3.48 537	2.95 442	9.97 546	0.26 360	0.24 402	0.26 345	0.30 429	0.68 502	0.61 494

MFN_U_SF_RVC	1.52 477	0.84 493	3.42 525	0.87 493	0.66 439	2.56 515	0.95 459	2.36 511	1.70 485	1.98 493	1.86 465	2.45 503	1.79 495	2.95 442	2.58 502	0.52 492	0.48 509	0.55 501	0.59 511	0.59 489	0.61 494

Dean	2.91 536	1.53 531	2.07 498	2.96 547	2.51 544	3.15 527	2.14 537	4.75 546	4.41 545	2.76 522	6.10 540	5.53 540	2.37 521	2.97 444	1.92 488	3.18 546	0.85 537	2.51 546	1.04 538	2.88 544	2.47 547

coex-ft	8.13 555	2.13 547	98.04 580	0.67 409	0.53 388	1.71 464	1.56 510	1.65 358	11.11 555	18.17 570	3.75 521	3.88 528	7.61 557	2.98 445	6.49 532	0.30 403	0.30 444	0.32 415	0.31 434	0.66 500	0.50 472

APVNet	1.06 420	0.53 436	1.42 453	0.84 480	0.79 476	1.92 486	0.82 430	1.90 431	1.08 275	1.08 240	1.43 379	1.56 424	1.13 422	3.07 446	1.58 474	0.31 410	0.34 463	0.42 471	0.36 465	0.36 413	0.37 428

DSFCA	0.93 382	0.34 323	1.06 388	0.52 217	0.65 436	1.55 452	0.93 455	1.49 311	1.19 350	1.56 451	1.15 276	1.50 415	0.96 368	3.07 446	1.02 399	0.30 403	0.26 414	0.25 326	0.25 362	0.28 353	0.24 312

SAMSARA	1.55 479	0.84 493	2.61 517	1.22 520	1.07 507	2.50 513	1.93 528	2.05 466	1.89 498	2.75 521	1.66 441	2.81 513	1.69 489	3.08 448	1.97 491	0.46 485	0.51 515	0.42 471	0.46 489	0.58 487	0.59 490

ACVNet_1	2.18 512	1.45 528	1.72 482	2.85 543	2.33 542	2.28 504	1.46 505	3.08 530	2.22 513	1.82 484	2.05 483	3.56 524	1.98 508	3.09 449	1.40 452	3.17 545	0.60 524	2.40 543	0.92 530	2.91 545	2.37 544

EDNetEfficientorigin	10.57 559	1.47 529	177.42 581	0.67 409	0.53 388	1.58 454	1.16 486	1.90 431	3.37 534	4.71 546	3.38 516	3.10 521	2.69 529	3.13 450	3.58 517	0.25 338	0.23 393	0.33 423	0.27 389	0.83 508	0.81 511

IPLG	0.69 266	0.27 152	0.97 355	0.51 196	0.43 322	0.79 286	0.33 88	1.21 247	1.06 264	1.30 369	1.10 246	0.52 108	0.55 178	3.16 451	0.63 297	0.16 58	0.14 161	0.19 131	0.16 148	0.18 119	0.17 147

GEStereo_RVC	0.90 374	0.37 361	0.99 359	0.64 376	0.50 363	0.95 348	0.79 419	2.42 517	1.17 335	1.16 295	1.11 252	1.26 365	0.92 342	3.24 452	0.90 379	0.29 399	0.19 323	0.23 267	0.20 239	0.27 335	0.29 374

TestStereo	0.64 236	0.39 373	0.71 215	0.51 196	0.27 86	0.56 153	0.42 192	1.03 173	0.91 200	0.80 164	1.00 197	0.68 168	0.52 161	3.25 453	0.45 201	0.22 272	0.15 218	0.24 287	0.18 185	0.27 335	0.16 122

HBP-ISP	0.96 388	0.58 452	0.72 221	0.61 346	0.46 347	1.64 460	0.76 411	1.86 421	1.28 395	1.30 369	1.53 407	0.86 231	0.94 356	3.27 454	0.69 315	0.45 479	0.44 500	0.54 497	0.48 493	0.47 463	0.40 438

FCDSN-DC	2.32 517	0.63 469	0.81 287	0.84 480	0.75 467	2.23 502	0.94 457	2.09 475	1.80 493	5.45 552	7.72 550	7.77 549	6.93 556	3.39 455	1.80 482	0.52 492	0.48 509	0.52 491	0.51 501	0.57 485	0.58 488
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.99 508	0.59 455	0.89 326	0.70 428	0.61 425	3.95 539	0.94 457	1.80 405	1.79 492	4.41 542	4.43 526	8.17 550	3.66 539	3.40 456	1.33 441	0.52 492	0.48 509	0.54 497	0.58 508	0.53 478	0.50 472

AnyNet_C01	2.26 515	1.78 535	10.22 549	0.93 504	0.74 460	2.92 524	2.20 539	2.29 506	1.80 493	2.53 515	2.41 500	2.71 511	1.73 490	3.41 457	6.72 533	0.41 464	0.39 490	0.40 466	0.42 480	0.67 501	0.63 496

PA-Net	1.01 411	0.57 449	1.29 434	0.64 376	0.74 460	1.19 405	0.84 432	1.69 368	1.43 459	1.16 295	1.19 293	1.32 381	1.19 432	3.42 458	1.25 431	0.29 399	0.45 504	0.33 423	0.49 496	0.32 392	0.47 463
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS	2.37 519	0.74 486	1.54 470	0.99 508	0.92 498	4.78 545	2.33 543	3.33 533	3.37 534	5.05 550	4.77 534	3.67 525	4.53 546	3.42 458	4.50 524	0.62 508	0.53 517	0.55 501	0.53 503	0.63 494	0.64 500
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RAFT + AFF	1.00 405	0.42 391	1.09 400	0.67 409	0.50 363	1.22 409	1.24 492	2.24 501	1.19 350	1.30 369	1.56 417	1.17 341	1.49 471	3.44 460	0.83 363	0.21 246	0.25 409	0.30 395	0.26 379	0.27 335	0.27 358

DispFullNet	2.34 518	2.85 554	3.66 527	3.08 548	2.27 539	1.97 490	0.67 386	2.00 456	1.70 485	2.52 514	2.00 478	2.23 491	5.86 549	3.44 460	1.58 474	1.01 520	0.32 458	2.64 548	1.94 553	2.85 543	2.24 542

pmcnn	2.37 519	0.42 391	2.71 520	0.63 367	0.43 322	1.54 451	1.19 489	2.01 460	1.53 472	2.64 518	7.60 547	18.07 564	1.45 465	3.44 460	2.78 506	0.18 140	0.15 218	0.15 21	0.12 40	0.20 193	0.18 172

raft_robust	0.68 264	0.30 229	0.64 161	0.52 217	0.26 62	0.54 140	0.35 110	1.33 272	1.24 376	1.16 295	1.07 232	0.60 141	0.54 171	3.58 463	0.37 127	0.18 140	0.14 161	0.20 166	0.22 312	0.20 193	0.16 122

tt	6.58 551	0.26 124	6.10 539	3.77 557	2.16 534	11.55 557	19.63 564	13.33 564	5.74 549	2.96 527	2.65 506	4.97 538	6.33 554	3.81 464	7.24 535	9.15 566	11.32 569	5.89 565	6.24 564	6.03 560	2.55 548

Wz-Net-SNSev	1.49 473	1.23 520	6.27 540	0.68 420	0.67 443	1.37 430	1.41 502	2.00 456	1.39 445	1.48 436	1.61 430	2.29 494	1.32 454	3.93 465	2.14 497	0.31 410	0.28 429	0.31 401	0.33 451	0.42 441	0.36 423

NaN_ROB	1.13 438	0.55 442	1.15 414	0.64 376	0.48 353	1.61 456	2.03 533	1.72 375	1.48 464	2.09 499	1.27 321	1.40 393	1.08 410	3.94 466	1.30 439	0.28 389	0.34 463	0.28 374	0.28 409	0.30 375	0.33 409

ELAS_RVC	2.48 524	0.74 486	1.90 493	1.05 512	0.92 498	2.76 519	4.01 555	2.76 524	4.11 542	4.69 545	4.63 530	4.62 531	5.96 551	3.97 467	3.96 521	0.63 510	0.53 517	0.56 504	0.52 502	0.64 496	0.63 496
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Syn2CoEx	1.14 440	0.69 478	1.66 477	0.80 465	0.67 443	1.40 436	0.88 442	2.06 471	1.54 473	1.25 346	1.58 424	1.42 396	1.50 473	4.09 468	1.40 452	0.36 446	0.32 458	0.34 433	0.29 420	0.29 364	0.34 413

SPS-STEREO	1.67 488	1.04 508	1.23 423	1.21 519	1.13 515	1.82 478	1.11 479	2.16 486	1.52 470	3.07 532	2.32 494	2.82 514	1.80 496	4.11 469	2.04 493	1.03 523	0.99 544	0.97 521	0.94 531	1.03 519	1.02 520
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RYNet	1.17 447	0.49 418	1.24 426	0.70 428	0.97 504	1.71 464	0.92 451	1.91 435	1.46 462	1.38 408	1.14 268	1.88 465	1.30 452	4.24 470	1.87 484	0.26 360	0.21 363	0.35 441	0.27 389	0.55 482	0.54 479

IMH-64-1	2.70 530	1.79 536	1.46 461	3.26 551	2.66 545	3.23 530	2.10 534	4.08 539	2.75 527	2.34 506	3.81 522	3.06 518	2.22 518	4.25 471	2.59 503	3.75 554	0.84 534	2.75 549	1.35 541	3.15 547	2.60 550

IMH-64	2.70 530	1.79 536	1.46 461	3.26 551	2.66 545	3.23 530	2.10 534	4.08 539	2.75 527	2.34 506	3.81 522	3.06 518	2.22 518	4.25 471	2.59 503	3.75 554	0.84 534	2.75 549	1.35 541	3.15 547	2.60 550

SuperB	2.53 525	0.59 455	18.45 557	0.69 423	0.50 363	1.87 483	0.88 442	1.67 365	2.39 515	1.50 439	1.42 375	1.14 338	1.15 424	4.28 473	5.07 526	0.24 312	0.19 323	0.22 229	0.19 207	7.86 564	0.34 413

AACVNet	0.86 364	0.35 344	0.79 281	0.82 476	0.39 288	0.76 268	0.49 276	1.61 350	0.81 168	1.08 240	1.33 345	1.30 376	0.93 351	4.34 474	0.74 328	0.25 338	0.21 363	0.28 374	0.22 312	0.29 364	0.25 324

KSHMR	8.75 556	2.06 545	2.11 501	3.53 555	3.11 552	4.13 542	2.69 547	5.60 550	61.37 580	3.00 529	55.83 580	4.98 539	2.45 524	4.49 475	2.61 505	3.46 551	1.55 555	3.14 555	1.94 553	3.72 552	3.18 555

ACVNet_2	2.43 523	1.41 525	2.04 497	2.62 540	2.24 538	2.63 518	1.88 526	3.31 532	3.01 529	2.19 501	3.45 518	4.62 531	2.04 510	4.50 476	1.47 468	2.55 539	0.64 526	2.22 536	0.84 525	2.69 537	2.29 543

WAO-6	2.81 533	1.60 532	1.46 461	2.36 538	2.28 540	3.55 532	2.29 542	4.21 542	4.56 546	2.36 510	4.51 527	4.88 535	2.66 528	4.60 477	4.07 523	1.72 531	1.15 551	2.31 538	1.46 546	2.31 530	1.85 537

PS-NSSS	0.99 400	0.58 452	0.93 339	0.58 308	0.57 402	0.91 332	0.80 425	1.81 408	1.14 311	1.14 279	1.67 443	1.00 290	0.83 304	4.62 478	0.78 344	0.37 450	0.31 450	0.52 491	0.32 442	0.45 456	0.38 434

xyz-stereo	7.16 553	0.22 47	69.90 578	0.42 52	0.21 9	32.92 574	0.49 276	0.87 105	0.76 153	1.38 408	27.04 569	1.19 345	1.16 425	4.69 479	0.97 392	0.16 58	0.12 52	0.20 166	0.14 90	0.16 60	0.12 10

SANet	1.88 501	0.57 449	2.18 506	0.63 367	0.40 299	2.80 522	1.57 512	2.39 515	5.88 550	2.36 510	3.57 519	3.72 527	2.97 532	4.74 480	1.76 480	0.34 435	0.30 444	0.32 415	0.29 420	0.48 466	0.37 428

DPSNet	1.69 491	0.59 455	4.33 530	0.70 428	0.57 402	2.02 494	1.62 514	3.35 534	1.78 491	1.48 436	1.38 366	2.17 490	2.84 530	4.77 481	3.66 518	0.48 487	0.31 450	0.29 384	0.25 362	0.64 496	0.48 466

Wz-Net-TNSev	1.88 501	2.08 546	7.66 541	0.67 409	0.64 434	2.42 510	1.83 522	2.33 508	1.74 490	1.57 455	1.56 417	2.58 506	1.90 504	4.86 482	3.12 510	0.39 457	0.37 481	0.33 423	0.37 468	0.53 478	0.58 488

PASM	1.34 462	0.92 500	2.62 518	0.86 487	0.87 494	1.03 372	1.08 477	1.50 315	1.51 469	1.82 484	1.41 374	1.68 447	1.26 445	4.87 483	1.34 443	0.61 507	0.65 528	0.68 513	0.78 522	0.69 503	0.68 504

ASMatch	0.88 369	0.26 124	0.69 197	0.51 196	0.35 236	0.48 74	0.37 143	1.12 221	0.92 205	1.10 254	3.28 515	0.96 279	0.98 378	4.90 484	0.49 234	0.19 181	0.16 257	0.22 229	0.19 207	0.19 159	0.27 358

DeepPrunerF	1.60 482	0.73 483	5.81 538	0.88 494	1.19 520	0.91 332	0.95 459	2.19 495	5.24 548	1.17 304	1.30 331	1.19 345	1.30 452	4.90 484	1.66 479	0.42 468	0.34 463	0.52 491	0.47 491	0.41 437	0.40 438

CSP-Net	0.97 394	0.38 368	0.83 294	0.53 234	0.41 307	1.63 458	0.77 414	2.00 456	1.05 260	1.25 346	1.20 297	1.33 382	0.83 304	4.93 486	0.85 369	0.32 417	0.22 381	0.20 166	0.20 239	0.23 282	0.25 324

iRaft-Stereo_5w	0.85 359	0.29 209	0.91 333	0.53 234	0.43 322	0.49 86	0.68 390	0.99 157	0.87 184	0.79 162	1.34 352	1.46 407	0.91 339	5.11 487	1.11 415	0.17 101	0.14 161	0.22 229	0.18 185	0.20 193	0.20 244

FC-DCNN	2.72 532	0.59 455	0.86 302	0.73 447	0.57 402	2.91 523	1.04 472	3.01 529	2.60 522	6.83 554	7.64 548	9.92 554	6.33 554	5.21 488	3.14 511	0.53 498	0.48 509	0.51 489	0.50 498	0.53 478	0.51 476

DispNO	0.93 382	0.30 229	1.34 444	0.55 273	0.55 397	0.89 325	0.49 276	1.48 309	1.21 361	1.17 304	1.27 321	1.19 345	0.90 336	5.23 489	0.74 328	0.22 272	0.17 286	0.24 287	0.21 283	0.19 159	0.20 244

WZ-Net	1.95 505	0.95 501	10.10 547	0.86 487	0.78 473	1.69 463	1.60 513	2.20 498	1.98 504	2.08 498	1.93 472	2.30 495	1.97 507	5.30 490	3.17 513	0.34 435	0.26 414	0.29 384	0.31 434	0.51 474	0.47 463

OCTAStereo	0.80 333	0.30 229	0.75 253	0.60 332	0.31 175	0.64 194	0.44 224	1.21 247	0.90 195	1.29 361	1.01 203	0.82 211	0.57 192	5.35 491	0.48 227	0.24 312	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.20 193	0.30 388

PSM-softLoss	0.78 326	0.31 262	0.77 270	0.58 308	0.32 194	0.56 153	0.40 172	1.18 236	0.70 134	1.24 340	1.07 232	0.83 218	0.52 161	5.36 492	0.53 259	0.24 312	0.15 218	0.25 326	0.22 312	0.20 193	0.25 324

KMStereo	0.78 326	0.31 262	0.77 270	0.58 308	0.32 194	0.56 153	0.40 172	1.18 236	0.70 134	1.24 340	1.07 232	0.83 218	0.52 161	5.36 492	0.53 259	0.24 312	0.15 218	0.25 326	0.22 312	0.20 193	0.25 324

RE-Stereo	0.80 333	0.30 229	0.75 253	0.60 332	0.31 175	0.64 194	0.44 224	1.21 247	0.90 195	1.29 361	1.01 203	0.81 206	0.57 192	5.37 494	0.48 227	0.24 312	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.20 193	0.30 388

TVStereo	0.80 333	0.30 229	0.75 253	0.60 332	0.31 175	0.64 194	0.44 224	1.21 247	0.90 195	1.29 361	1.01 203	0.81 206	0.57 192	5.37 494	0.48 227	0.24 312	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.20 193	0.30 388

NF-Stereo	0.80 333	0.30 229	0.75 253	0.60 332	0.31 175	0.64 194	0.44 224	1.21 247	0.90 195	1.29 361	1.02 211	0.82 211	0.57 192	5.40 496	0.48 227	0.23 297	0.14 161	0.24 287	0.20 239	0.20 193	0.30 388

SGM+DAISY	2.41 522	1.07 509	2.14 503	1.18 518	1.10 509	2.14 500	1.36 500	1.96 447	1.66 481	5.46 553	7.07 544	4.95 537	4.32 545	5.50 497	2.26 499	1.04 524	1.02 547	0.99 523	0.97 533	1.02 517	1.04 522

1111x	1.70 492	0.29 209	0.86 302	0.51 196	0.27 86	1.01 367	0.68 390	2.22 499	1.28 395	1.13 276	1.40 372	1.21 348	1.10 414	5.53 498	15.20 558	0.22 272	0.21 363	0.22 229	0.22 312	0.24 297	0.22 278

RAFT_R40	0.83 350	0.28 174	0.73 233	0.59 321	0.31 175	0.69 234	0.44 224	1.10 213	0.95 212	1.47 430	1.10 246	1.00 290	0.85 311	5.53 498	0.46 215	0.22 272	0.13 110	0.23 267	0.20 239	0.23 282	0.18 172

CSAN	1.41 470	0.59 455	1.26 429	0.70 428	0.50 363	1.76 470	1.78 518	1.77 392	1.90 500	2.35 508	2.32 494	1.92 473	1.94 506	5.56 500	1.49 470	0.43 473	0.35 474	0.40 466	0.41 477	0.43 447	0.41 442

CFNet	0.96 388	0.36 354	1.01 368	0.62 358	0.42 312	0.99 364	0.47 255	1.90 431	1.32 413	0.99 216	1.39 370	1.10 326	0.86 319	5.58 501	0.79 350	0.23 297	0.17 286	0.28 374	0.27 389	0.26 321	0.21 261

DEmStereo	0.97 394	0.23 58	0.79 281	0.47 113	0.32 194	1.04 374	0.56 336	0.93 131	0.89 191	1.39 414	2.14 488	1.02 299	2.07 513	5.64 502	0.77 342	0.17 101	0.15 218	0.20 166	0.20 239	0.18 119	0.20 244

RAFT-345	0.84 355	0.25 103	0.66 175	0.50 166	0.27 86	0.54 140	0.42 192	0.83 98	1.11 292	1.32 383	2.34 496	0.86 231	0.54 171	5.72 503	0.47 222	0.18 140	0.13 110	0.22 229	0.17 168	0.17 89	0.16 122

SST-Stereo	0.83 350	0.28 174	0.72 221	0.59 321	0.31 175	0.72 249	0.26 39	1.09 210	0.86 180	1.47 430	1.10 246	1.00 290	0.87 324	5.73 504	0.45 201	0.22 272	0.13 110	0.23 267	0.19 207	0.23 282	0.18 172

FC-DCNN v2	2.81 533	0.59 455	0.85 296	0.73 447	0.57 402	2.97 525	1.05 473	3.39 535	2.61 523	6.98 555	7.67 549	10.38 557	6.31 553	5.75 505	3.37 516	0.53 498	0.48 509	0.51 489	0.50 498	0.53 478	0.51 476

IRAFT_RVC	0.88 369	0.28 174	0.76 263	0.63 367	0.31 175	0.65 210	1.02 470	1.22 255	0.94 210	1.22 326	1.04 224	1.01 297	0.98 378	5.82 506	0.53 259	0.22 272	0.12 52	0.25 326	0.20 239	0.20 193	0.19 212

UNDER WATER	5.08 545	2.33 549	5.55 535	3.94 560	3.51 556	5.20 549	2.72 549	5.61 551	16.52 563	3.84 535	4.60 529	9.21 552	5.89 550	5.90 507	8.66 544	3.75 554	1.34 552	3.18 556	1.88 551	4.33 558	3.61 558

IMH	3.21 537	1.85 540	1.48 466	3.25 550	2.69 547	4.07 541	2.02 532	4.41 544	3.80 539	2.72 519	7.11 545	4.75 534	2.92 531	5.92 508	2.55 501	3.85 558	0.88 540	2.78 551	1.36 543	3.19 549	2.59 549

UNDER WATER-64	5.27 546	2.32 548	8.78 546	3.93 559	3.54 557	7.61 551	3.03 553	5.84 552	14.19 557	4.04 538	4.04 524	9.39 553	6.26 552	5.93 509	8.48 543	3.60 553	1.51 554	3.13 554	1.88 551	4.29 557	3.61 558

ACVNet-4b	2.15 511	1.41 525	1.64 475	2.80 541	2.31 541	2.31 506	1.24 492	2.32 507	2.14 510	1.26 350	2.39 498	2.66 509	1.48 469	5.95 510	1.06 403	3.20 548	0.45 504	2.37 539	0.89 528	2.83 542	2.37 544

RAFT-RH_RVC	1.03 416	0.24 76	0.67 180	0.49 154	0.28 110	0.81 303	0.33 88	0.83 98	1.08 275	2.05 497	4.65 532	1.04 306	0.57 192	5.98 511	0.50 240	0.18 140	0.13 110	0.26 345	0.20 239	0.16 60	0.17 147

UGAM-zero	1.00 405	0.30 229	0.93 339	0.47 113	0.30 149	0.57 158	0.25 29	2.25 502	0.63 103	1.01 224	1.10 246	2.73 512	1.85 500	6.26 512	0.40 153	0.17 101	0.14 161	0.19 131	0.15 106	0.16 60	0.17 147

RTS	2.67 527	1.38 522	15.28 555	0.99 508	1.26 523	3.78 535	1.96 530	2.15 483	2.62 524	2.61 516	2.85 510	2.60 507	1.59 478	6.27 513	5.71 529	0.40 460	0.28 429	0.35 441	0.35 461	0.50 470	0.48 466

RTSA	2.67 527	1.38 522	15.28 555	0.99 508	1.26 523	3.78 535	1.96 530	2.15 483	2.62 524	2.61 516	2.85 510	2.60 507	1.59 478	6.27 513	5.71 529	0.40 460	0.28 429	0.35 441	0.35 461	0.50 470	0.48 466

MeshStereo	2.26 515	0.56 445	0.92 337	0.61 346	0.49 356	2.60 516	1.02 470	3.18 531	2.05 508	7.40 559	4.98 536	7.58 547	2.98 533	6.37 515	1.96 490	0.43 473	0.43 497	0.45 478	0.39 472	0.43 447	0.42 446
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
THIR-Stereo	1.02 414	0.27 152	0.69 197	0.49 154	0.28 110	0.95 348	1.34 499	1.03 173	0.97 224	1.34 395	1.90 470	1.17 341	1.58 477	6.44 516	0.78 344	0.19 181	0.14 161	0.21 201	0.22 312	0.19 159	0.20 244

NVStereoNet_ROB	1.88 501	1.07 509	1.45 459	1.07 515	1.17 517	1.47 444	1.48 507	1.89 428	1.93 503	1.94 492	4.67 533	3.08 520	1.80 496	6.51 517	1.65 477	1.06 525	0.86 539	1.08 527	1.32 540	0.93 512	1.26 528
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PFNet	0.91 377	0.26 124	1.10 403	0.63 367	0.32 194	0.64 194	0.56 336	1.17 231	0.99 236	1.47 430	1.08 237	0.98 283	0.69 240	6.62 518	0.54 265	0.20 213	0.12 52	0.24 287	0.19 207	0.20 193	0.17 147

CrosDoStereo	1.58 480	0.24 76	0.72 221	0.48 139	0.29 127	0.67 222	12.49 561	1.10 213	0.98 229	1.34 395	1.75 452	1.00 290	1.89 502	6.65 519	0.81 356	0.19 181	0.15 218	0.20 166	0.22 312	0.18 119	0.19 212

DeepStereo_LL	1.58 480	0.24 76	0.72 221	0.48 139	0.29 127	0.67 222	12.49 561	1.10 213	0.98 229	1.34 395	1.75 452	1.00 290	1.89 502	6.65 519	0.81 356	0.19 181	0.15 218	0.20 166	0.22 312	0.18 119	0.19 212

TDLM	1.06 420	0.44 397	0.79 281	0.63 367	0.50 363	0.89 325	1.44 504	1.48 309	1.26 384	1.12 262	1.40 372	1.08 314	0.98 378	6.65 519	0.78 344	0.33 425	0.21 363	0.33 423	0.26 379	0.37 417	0.24 312

LE_ROB	8.05 554	0.37 361	23.53 562	0.74 450	0.33 215	2.77 520	2.87 551	3.71 538	27.24 571	25.39 571	8.87 554	8.46 551	26.71 571	6.65 519	21.99 564	0.21 246	0.19 323	0.20 166	0.21 283	0.25 309	0.22 278

STrans-v2	1.04 419	0.28 174	0.96 353	0.49 154	0.32 194	0.68 229	0.79 419	2.47 520	1.12 296	1.12 262	1.46 392	1.40 393	1.46 466	6.70 523	0.43 185	0.18 140	0.13 110	0.20 166	0.18 185	0.18 119	0.18 172

TransformOpticalFlow	0.96 388	0.28 174	0.89 326	0.52 217	0.31 175	0.66 218	0.54 310	1.75 382	1.12 296	1.09 246	1.44 384	1.37 392	1.01 390	6.70 523	0.42 175	0.19 181	0.12 52	0.20 166	0.19 207	0.18 119	0.19 212

CVANet_RVC	1.07 422	0.43 394	0.76 263	0.60 332	0.50 363	0.90 328	0.97 461	1.52 324	1.26 384	1.33 391	1.38 366	1.24 357	1.18 429	6.75 525	0.75 333	0.34 435	0.23 393	0.34 433	0.29 420	0.42 441	0.27 358

OMP-Stereo	0.94 384	0.33 300	0.72 221	0.90 498	0.31 175	0.49 86	0.36 126	1.16 229	1.06 264	1.58 457	1.12 259	1.46 407	0.69 240	6.94 526	0.49 234	0.19 181	0.14 161	0.24 287	0.18 185	0.20 193	0.14 63

IIG-Stereo	0.96 388	0.31 262	0.72 221	0.88 494	0.33 215	0.61 180	0.26 39	1.19 244	1.03 251	1.69 469	1.37 361	1.46 407	0.75 258	6.96 527	0.51 245	0.19 181	0.14 161	0.23 267	0.18 185	0.20 193	0.14 63

RASNet	1.12 435	0.30 229	0.91 333	0.66 397	0.77 471	0.97 358	0.57 347	1.37 283	1.35 429	1.02 228	1.34 352	2.11 489	1.43 461	7.09 528	1.39 451	0.19 181	0.17 286	0.17 76	0.19 207	0.18 119	0.16 122

ff1	1.37 465	0.33 300	0.85 296	0.53 234	0.37 261	0.74 257	0.56 336	0.95 143	2.47 518	1.15 285	1.45 386	1.06 308	0.82 296	7.22 529	7.61 537	0.20 213	0.12 52	0.31 401	0.27 389	0.19 159	0.20 244

mmx	1.39 467	0.33 300	0.85 296	0.53 234	0.37 261	0.74 257	0.56 336	2.13 477	1.37 436	1.15 285	1.45 386	1.06 308	0.82 296	7.22 529	7.61 537	0.24 312	0.19 323	0.31 401	0.27 389	0.30 375	0.25 324

xxx	1.39 467	0.33 300	0.85 296	0.53 234	0.37 261	0.74 257	0.56 336	2.13 477	1.37 436	1.15 285	1.45 386	1.06 308	0.82 296	7.22 529	7.61 537	0.24 312	0.19 323	0.31 401	0.27 389	0.30 375	0.25 324

ktn	4.70 543	2.38 550	2.12 502	3.76 556	3.24 553	4.85 546	2.95 552	5.52 549	7.37 553	4.07 540	19.32 566	7.46 546	3.47 536	7.39 532	2.95 507	4.04 559	1.85 556	3.26 557	2.22 556	3.08 546	2.65 552

MADNet+	2.69 529	3.22 557	11.53 551	1.44 527	1.12 513	3.19 528	1.81 520	2.85 526	2.37 514	1.68 468	2.07 484	2.85 515	2.18 516	7.41 533	5.23 527	0.79 515	0.76 530	0.69 515	0.65 515	0.98 514	0.95 517

AANet_RVC	1.16 446	0.52 432	1.49 468	0.65 390	0.45 336	0.75 262	0.69 394	1.42 295	1.55 475	1.34 395	1.87 467	1.53 420	0.78 277	7.43 534	1.38 448	0.25 338	0.17 286	0.19 131	0.16 148	0.22 257	0.26 348

JetRed	6.91 552	8.80 563	25.96 566	2.85 543	3.25 554	13.98 563	11.87 560	6.25 555	4.28 544	4.45 543	4.56 528	6.69 543	5.46 548	7.46 535	14.05 555	2.59 540	3.31 558	2.59 547	2.29 557	4.20 556	3.36 557

SGM-Forest	1.24 450	0.38 368	0.60 143	0.52 217	0.37 261	1.56 453	1.30 497	1.65 358	1.36 432	2.11 500	1.79 456	1.63 438	0.93 351	7.48 536	0.95 387	0.36 446	0.37 481	0.39 461	0.34 456	0.37 417	0.32 403
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
TCMNet-wrong-test	10.31 558	11.40 565	14.84 554	20.96 567	18.45 564	13.80 562	10.76 559	15.78 565	3.53 537	5.20 551	5.52 538	16.26 562	12.61 559	7.51 537	10.15 547	7.43 564	2.37 557	4.31 561	3.43 560	11.36 566	10.61 565

WAO-7	2.66 526	1.40 524	1.73 484	1.39 524	1.17 517	3.93 538	1.94 529	4.11 541	3.88 540	2.92 526	5.50 537	4.18 529	3.00 534	7.63 538	3.71 519	1.13 528	1.00 545	1.17 528	1.13 539	1.18 523	1.09 526

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 496	0.87 497	3.56 526	0.80 465	0.75 467	3.72 534	2.44 546	1.82 409	1.82 495	1.74 472	1.91 471	1.92 473	1.26 445	7.69 539	1.28 437	0.45 479	0.47 508	0.52 491	0.77 521	0.50 470	0.50 472

MDST_ROB	1.67 488	0.34 323	1.58 473	0.92 503	0.58 411	4.26 543	1.11 479	2.83 525	1.41 454	4.49 544	2.55 504	1.45 404	0.97 371	7.79 540	1.17 424	0.31 410	0.25 409	0.37 452	0.33 451	0.31 384	0.30 388

notaker	3.98 540	2.40 551	2.68 519	3.82 558	3.27 555	3.97 540	2.14 537	4.78 547	3.45 536	4.12 541	6.94 543	7.65 548	3.26 535	7.82 541	5.30 528	4.04 559	1.41 553	3.36 558	2.10 555	3.88 553	3.31 556

JetBlue	3.97 539	2.01 541	10.19 548	1.38 523	2.84 549	10.53 556	9.54 558	3.60 537	2.41 516	2.73 520	3.39 517	4.54 530	4.31 544	7.85 542	6.84 534	0.88 516	0.93 543	0.89 519	0.91 529	1.74 527	1.91 538

CC-Net-ROB	1.49 473	1.26 521	1.27 432	0.88 494	0.79 476	1.76 470	1.00 467	1.79 402	1.26 384	1.10 254	1.61 430	1.21 348	0.99 386	8.13 543	0.84 366	1.09 526	0.41 494	2.20 535	0.46 489	1.20 524	0.48 466

SGM_RVC	1.68 490	0.36 354	0.61 146	0.59 321	0.29 127	2.25 503	1.18 488	2.38 514	1.68 484	3.60 534	2.67 507	3.69 526	2.42 523	8.13 543	1.90 487	0.31 410	0.31 450	0.30 395	0.28 409	0.30 375	0.29 374
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWCK	2.88 535	2.05 544	5.72 537	2.08 533	1.11 511	3.55 532	3.90 554	2.86 527	3.54 538	3.03 531	3.63 520	3.10 521	2.31 520	8.15 545	3.09 509	2.12 535	0.91 542	1.75 532	0.98 535	2.57 535	1.18 527

TorneroNet	10.70 560	2.03 542	1.82 489	3.43 553	3.01 551	43.83 575	2.22 540	8.87 559	67.47 581	7.17 558	27.36 570	10.68 558	3.85 543	8.67 546	7.65 540	3.59 552	0.88 540	3.04 553	1.57 549	3.71 551	3.17 554

LVE	3.31 538	1.67 533	1.64 475	2.85 543	2.42 543	3.20 529	2.26 541	4.78 547	5.05 547	2.35 508	6.91 542	6.02 542	2.37 521	9.15 547	2.17 498	3.19 547	1.08 550	2.38 541	1.47 547	2.81 540	2.40 546

TorneroNet-64	5.30 547	2.03 542	1.74 485	3.43 553	2.81 548	10.09 555	2.12 536	9.10 560	17.12 566	4.96 549	9.27 556	10.72 559	3.70 540	9.20 548	4.55 525	3.31 549	0.84 534	2.88 552	1.55 548	3.49 550	3.04 553

GANet	1.36 464	0.47 411	0.86 302	0.67 409	0.45 336	1.34 427	1.73 517	1.64 357	1.24 376	1.49 438	2.38 497	1.55 423	1.20 435	9.30 549	0.93 381	0.30 403	0.31 450	0.33 423	0.28 409	0.39 430	0.30 388

HSM	1.19 448	0.32 278	0.65 168	0.57 302	0.38 278	1.23 410	0.59 359	2.25 502	1.19 350	1.30 369	1.25 311	1.94 475	1.03 397	9.32 550	0.71 321	0.22 272	0.16 257	0.20 166	0.16 148	0.21 234	0.21 261

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 510	1.15 517	3.10 523	1.05 512	0.76 470	5.03 548	2.40 545	2.16 486	2.62 524	1.89 489	2.28 493	2.69 510	1.65 484	9.35 551	2.04 493	0.64 511	0.51 515	0.68 513	0.71 519	1.09 520	0.67 502

MADNet++	5.01 544	3.14 555	4.91 532	4.55 562	3.94 559	5.20 549	4.41 556	4.40 543	4.13 543	4.95 548	6.08 539	4.74 533	5.37 547	9.40 552	10.67 551	4.65 561	4.15 561	3.97 560	3.34 559	4.09 555	4.08 561

WAO-8	4.40 541	1.82 538	1.79 486	2.34 536	2.20 535	9.19 553	1.53 508	6.09 553	16.46 561	3.94 536	7.84 551	7.32 544	3.72 541	9.41 553	3.31 514	2.00 533	1.07 548	2.44 544	1.37 544	2.50 533	1.68 534

Venus	4.40 541	1.82 538	1.79 486	2.34 536	2.20 535	9.19 553	1.53 508	6.09 553	16.46 561	3.94 536	7.84 551	7.32 544	3.72 541	9.41 553	3.31 514	2.00 533	1.07 548	2.44 544	1.37 544	2.50 533	1.68 534

UGAM	1.14 440	0.27 152	0.95 347	0.53 234	0.42 312	0.70 241	0.72 402	0.95 143	1.32 413	0.98 213	1.48 398	1.78 460	0.87 324	9.65 555	0.87 372	0.21 246	0.18 307	0.30 395	0.24 348	0.19 159	0.16 122

LL-Strereo	1.33 461	0.39 373	1.38 446	0.61 346	0.61 425	0.75 262	0.66 382	1.63 356	1.17 335	1.56 451	1.60 426	2.03 485	2.12 514	9.72 556	0.97 392	0.21 246	0.18 307	0.27 361	0.23 335	0.22 257	0.25 324

DGTPSM_ROB	13.01 563	8.23 561	21.87 559	9.51 564	18.10 562	11.56 558	32.01 569	10.63 561	16.20 559	7.03 556	19.48 567	10.15 555	16.66 563	9.83 557	22.42 565	4.75 562	8.68 564	5.37 562	10.25 567	6.16 561	11.36 566

DPSMNet_ROB	13.02 564	8.23 561	21.91 560	9.53 565	18.11 563	11.56 558	32.02 570	10.64 562	16.23 560	7.05 557	19.49 568	10.16 556	16.66 563	9.85 558	22.43 566	4.77 563	8.68 564	5.38 563	10.26 568	6.17 562	11.36 566

NOSS_ROB	1.26 453	0.46 406	0.62 151	0.56 286	0.38 278	1.06 378	0.78 416	1.73 376	1.40 450	1.01 224	1.43 379	1.10 326	0.75 258	10.62 559	0.65 302	0.45 479	0.43 497	0.48 485	0.45 486	0.44 453	0.41 442

SDNR	1.62 485	0.51 428	2.17 504	0.53 234	0.56 399	3.80 537	0.45 241	1.54 333	1.29 399	1.33 391	2.41 500	1.08 314	0.96 368	11.18 560	1.16 421	0.66 512	0.63 525	0.43 473	0.32 442	0.64 496	0.67 502

MANE	6.19 548	0.59 455	1.03 379	0.93 504	1.22 522	13.38 560	2.69 547	12.81 563	17.94 567	8.21 560	10.82 558	14.72 560	11.68 558	11.39 561	11.90 552	0.59 505	0.50 514	0.52 491	1.76 550	0.55 482	0.54 479

FBW_ROB	1.71 494	0.62 468	1.45 459	0.67 409	0.61 425	1.81 476	1.08 477	2.52 521	1.70 485	1.77 475	1.73 448	1.98 479	1.25 443	12.57 562	1.84 483	0.34 435	0.37 481	0.56 504	0.38 470	0.45 456	0.43 453

DPSimNet_ROB	11.20 562	4.98 560	35.43 570	2.90 546	4.52 560	7.89 552	17.09 563	4.66 545	6.06 551	14.89 566	10.93 559	17.29 563	36.81 575	13.18 563	15.68 559	2.86 542	6.29 563	5.75 564	5.09 562	3.91 554	7.70 563

SGM-ForestM	6.52 550	0.38 368	1.26 429	0.63 367	0.35 236	13.59 561	5.32 557	6.32 556	6.70 552	11.14 562	9.18 555	22.51 572	13.93 561	16.89 564	20.07 563	0.36 446	0.37 481	0.36 449	0.35 461	0.36 413	0.34 413

USTest	14.33 565	14.94 567	21.04 558	17.44 566	16.05 561	23.26 564	33.84 571	21.73 566	11.80 556	9.36 561	10.14 557	15.97 561	13.20 560	17.28 565	22.43 566	3.78 557	5.01 562	6.17 566	6.16 563	9.25 565	7.72 564

HanzoNet	11.04 561	3.62 558	8.10 545	4.08 561	3.55 558	4.90 547	2.73 550	7.19 557	10.10 554	31.86 576	28.92 571	21.96 571	36.36 573	18.08 566	10.17 548	7.94 565	3.32 559	3.47 559	3.31 558	7.06 563	4.04 560

Anonymous_1	43.04 577	18.73 568	24.79 563	21.81 568	46.26 574	27.80 565	37.60 572	28.08 571	16.14 558	14.66 565	14.30 560	20.65 565	17.88 565	21.56 567	25.94 569	117.93 581	8.92 566	100.65 578	126.50 578	158.64 581	12.08 568

DPSM_ROB	19.08 566	19.14 569	25.17 564	22.15 569	20.85 566	28.17 566	37.82 573	26.56 569	16.85 564	14.14 563	14.84 561	21.70 566	18.75 566	21.87 568	26.55 570	10.16 569	9.30 567	10.47 568	10.42 569	14.03 567	12.61 569

DPSM	19.08 566	19.14 569	25.17 564	22.15 569	20.85 566	28.17 566	37.82 573	26.56 569	16.85 564	14.14 563	14.84 561	21.70 566	18.75 566	21.87 568	26.55 570	10.16 569	9.30 567	10.47 568	10.42 569	14.03 567	12.61 569

LRCNet_RVC	22.74 568	32.10 574	21.97 561	29.84 571	26.23 568	4.42 544	0.81 428	22.66 567	2.02 506	26.93 572	29.26 572	23.06 573	15.59 562	23.84 570	18.88 562	31.75 574	19.90 575	34.65 573	32.13 574	30.54 573	28.32 574

xxxxx1	54.10 579	25.67 571	27.13 567	113.43 578	96.96 578	30.69 570	47.44 575	32.38 573	25.60 568	17.75 567	17.27 563	21.81 568	21.02 568	24.43 571	33.82 572	33.37 575	40.54 576	157.71 579	175.86 579	66.16 577	72.93 579

tt_ll	54.10 579	25.67 571	27.13 567	113.43 578	96.96 578	30.69 570	47.44 575	32.38 573	25.60 568	17.75 567	17.27 563	21.81 568	21.02 568	24.43 571	33.82 572	33.37 575	40.54 576	157.71 579	175.86 579	66.16 577	72.93 579

ff	54.10 579	25.67 571	27.13 567	113.43 578	96.96 578	30.69 570	47.44 575	32.38 573	25.60 568	17.75 567	17.27 563	21.81 568	21.02 568	24.43 571	33.82 572	33.37 575	40.54 576	157.71 579	175.86 579	66.16 577	72.93 579

PML	51.67 578	36.25 575	13.28 553	7.46 563	20.81 565	108.69 581	232.22 582	8.72 558	27.82 572	87.01 581	269.67 582	69.67 581	61.95 581	24.76 574	14.20 556	9.74 568	3.40 560	9.62 567	4.70 561	18.74 569	4.72 562

HaxPig	38.92 573	41.40 579	41.64 571	29.95 572	32.27 569	28.90 568	27.60 566	29.73 572	37.71 577	43.82 577	43.87 576	33.17 574	35.56 572	41.53 575	40.37 577	43.94 578	47.51 580	45.82 574	47.08 576	42.38 574	44.15 577

AVERAGE_ROB	40.43 574	42.37 580	42.73 572	36.96 574	35.58 571	30.50 569	27.61 567	36.71 578	38.39 578	44.91 578	44.36 577	37.45 576	36.70 574	41.88 576	40.35 576	45.43 579	46.81 579	47.11 575	46.35 575	42.51 575	43.87 576

Selective-RAFT-Error	38.39 572	38.47 577	50.44 576	44.73 575	41.97 573	56.68 576	76.38 580	53.24 580	33.92 576	28.34 574	29.85 574	43.60 577	38.20 578	43.75 577	53.34 579	20.38 572	18.70 573	21.09 571	21.05 571	28.30 571	25.43 573

CasAABBNet	38.33 571	38.46 576	50.35 575	44.75 576	41.84 572	56.68 576	76.37 579	53.22 579	33.83 575	28.31 573	29.54 573	43.62 578	37.71 577	43.84 578	53.41 580	20.30 571	18.70 573	21.07 570	21.07 572	28.24 570	25.34 572

LSM0	42.82 576	38.75 578	50.81 577	47.07 577	109.38 581	57.00 578	76.02 578	53.74 581	33.71 574	29.02 575	30.41 575	43.87 579	37.22 576	43.91 579	53.54 581	20.52 573	18.62 572	21.10 572	21.11 573	28.41 572	42.22 575

MEDIAN_ROB	42.00 575	44.40 581	44.29 574	35.15 573	34.95 570	31.28 573	29.60 568	35.88 577	40.02 579	47.20 579	46.64 578	37.37 575	38.48 579	44.35 580	42.45 578	48.03 580	49.39 581	49.71 576	49.03 577	45.14 576	46.65 578

BEATNet-Init1	26.87 570	13.43 566	70.68 579	0.91 501	0.68 449	57.02 579	21.06 565	32.82 576	32.67 573	52.12 580	53.61 579	66.05 580	49.56 580	48.79 581	34.71 575	0.49 491	0.44 500	0.53 496	0.53 503	0.63 494	0.59 490

test_example2	192.40 582	210.76 583	206.48 582	199.83 582	204.73 582	172.94 582	183.52 581	133.93 582	133.41 582	191.38 582	196.19 581	187.13 582	178.77 582	205.33 582	208.00 582	222.09 582	238.72 582	186.54 582	190.54 582	227.34 582	170.31 582

ccccc		492.34 584		530.87 583	530.37 583	478.08 583		491.76 583		448.18 583		476.12 583		541.64 583		663.49 583	459.54 583	353.94 583	309.79 583	586.66 583

ASD4		10.99 564

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